Advanced objective measurement criteria applied to image compression

Tato diplomová práce pojednává o problematice využití metod objektivního hodnocení kvality při kompresi obrazových dat. Ztrátová komprese vždy zavádí do zpracovávaných dat určité zkreslení, které je příčinou degradace kvality u výsledné podoby obrazu. Míra tohoto zkreslení může být hodnocena pomocí subjektivních nebo objektivních metod. Pro možnost optimalizace kompresních algoritmů jsou využívána objektivní kriteria. V práci je představen index SSIM jako vhodný nástroj pro popis kvality komprimovaných obrazů. Ztrátové kompresní schéma je realizováno s využitím vlnkové transformace a algoritmu SPIHT. Implementována byla varianta s členěním vlnkových koeficientů do samostatných bloků a následným nezávislým kódováním vhodná zejména pro účely paralelního zpracování. Pro daný kompresní poměr je řešen tradiční problém – jak rozdělit dostupný počet bitů mezi jednotlivé bloky, abychom dosáhli co nejvyšší kvality obrazu. Prodiskutovány byly možné přístupy řešení a navrženy některé metody využívající k rozdělení bitů kritéria MSSIM. K testování účinnosti těchto metod bylo použito programové prostředí MATLAB.This diploma thesis deals with the problem of using an objective quality assessment methods in image data compression. Lossy compression always introduces some kind of distortion into the processed data causing degradation in the quality of the image. The intensity of this distortion can be measured using subjective or objective methods. To be able to optimize compression algorithms the objective criteria are used. In this work the SSIM index as a useful tool for describing the quality of compressed images has been presented. Lossy compression scheme is realized using the wavelet transform and SPIHT algorithm. The modification of this algorithm using partitioning of the wavelet coefficients into the separate tree-preserving blocks followed by independent coding, which is especially suitable for parallel processing, was implemented. For the given compression ratio the traditional problem is being solved – how to allocate available bits among the spatial blocks to achieve the highest possible image quality. The possible approaches to achieve this solution were discussed. As a result, some methods for bit allocation based on MSSIM index were proposed. To test the effectivity of these methods the MATLAB environment was used.