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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.18.2007.tde-27042007-101810
Documento
Autor
Nombre completo
Nilvana dos Santos Reigota
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2007
Director
Tribunal
Paiva, Maria Stela Veludo de (Presidente)
Batista Neto, João do Espírito Santo
França, Celso Aparecido de
Título en portugués
Comparação da transformada wavelet discreta e da transformada do cosseno, para compressão de imagens de impressão digital
Palabras clave en portugués
Compressão de imagens
DCT
Impressão digital
PSNR
Qualidade da imagem
RMSE
SNRms
Wavelet de Haar
Resumen en portugués
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.
Título en inglés
Comparison of the discrete transform cosine and the discrete wavelet transform for image of compression of fingerprint
Palabras clave en inglés
DCT
Fingerprint
Image compression
Image quality
PSNR
RMSE
SNRms
Wavelet of Haar
Resumen en inglés
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.
 
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Nilvana.pdf (2.74 Mbytes)
Fecha de Publicación
2007-05-03
 
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