Comparação da transformada wavelet discreta e da transformada do cosseno, para compressão de imagens de impressão digital
Data
2017-11-15
Autores
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Editor
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
Universidade de São Paulo
Escola de Engenharia de São Carlos
Resumo
Descrição
Este trabalho tem por objetivo comparar os seguintes métodos de compressão de imagens de impressão digital: transformada discreta do cosseno (DCT), transformada de wavelets de Haar, transformada de wavelets de Daubechies e transformada de wavelets de quantização escalar (WSQ). O propósito da comparação é identificar o método que resulta numa menor perda de dados, para a maior taxa de compressão possível. São utilizadas as seguintes métricas para avaliação da qualidade da imagem para os métodos: erro quadrático médio (ERMS), a relação sinal e ruído (SNR) e a relação sinal ruído de pico (PSNR). Para as métricas utilizadas a DCT apresentou os melhores resultados, seguida pela WSQ. No entanto, o melhor tempo de compressão e a melhor qualidade das imagens recuperadas avaliadas pelo software GrFinger 4.2, foram obtidos com a técnica WSQ.
This research aims to compare the following fingerprint image compression methods: the discrete cosseno transform (DCT), Haar wavelet transform, Daubechies wavelets transform and wavelet scalar quantization (WSQ). The main interest is to find out the technique with the smallest distortion and higher compression ratio. Image quality is measured using peak signal-to-noise ratio (PSNR), signal-to-noise ratio (SNR) and root mean square (ERMS). Image quality using these metrics showed best results for the DCT followed by WSQ, although the WSQ had the best compression time and presented the best quality when evaluated by the GrFinger 4.2 software.
This research aims to compare the following fingerprint image compression methods: the discrete cosseno transform (DCT), Haar wavelet transform, Daubechies wavelets transform and wavelet scalar quantization (WSQ). The main interest is to find out the technique with the smallest distortion and higher compression ratio. Image quality is measured using peak signal-to-noise ratio (PSNR), signal-to-noise ratio (SNR) and root mean square (ERMS). Image quality using these metrics showed best results for the DCT followed by WSQ, although the WSQ had the best compression time and presented the best quality when evaluated by the GrFinger 4.2 software.
Palavras-chave
Compressão de imagens, Wavelet de Haar, SNRms, RMSE, Qualidade da imagem, PSNR, Impressão digital, DCT, PSNR, Image quality, Image compression, RMSE, Fingerprint, SNRms, DCT, Wavelet of Haar