dor_id: 5040415

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: No es revisada por pares

510.0.#.a: Latindex-Directorio; PERIÓDICA; SIC CONACULTA; IRESIE; CATMEX; Latinrev

561.#.#.u: https://www.tic.unam.mx/

650.#.4.x: Multidisciplina

336.#.#.b: article

336.#.#.3: Artículo de Divulgación

336.#.#.a: Artículo

351.#.#.6: https://www.ru.tic.unam.mx/handle/123456789/7

351.#.#.b: Revista Digital Universitaria

351.#.#.a: Tecnologías de la información y comunicación

harvesting_group: ru.dgtic

270.1.#.p: rutic@unam.mx

590.#.#.c: DSpace

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Universitario

883.#.#.u: http://www.ru.tic.unam.mx/

883.#.#.a: Repositorio de la Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación "RU-TIC"

590.#.#.a: Administración Central

883.#.#.1: https://www.tic.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación, UNAM

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: http://www.revista.unam.mx/vol.1/num2/art3/

100.1.#.a: Montufar Chaveznava, Rodrigo; García Ugalde, Francisco

100.1.#.0: Montufar Chaveznava, Rodrigo: cvu:16776; García Ugalde, Francisco: rn:3180626

524.#.#.a: Montufar Chaveznava, Rodrigo y García Ugalde, Francisco (2000). Selección adaptable de funciones y codificación de imágenes. Coordinación de Universidad Abierta, Innovación Educativa y Educación a Distancia, UNAM; Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación, UNAM. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/5040415

245.1.0.a: Selección adaptable de funciones y codificación de imágenes

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación, UNAM

264.#.0.c: 2000

264.#.1.c: 2000-10-01

307.#.#.a: 2018-06-28T04:29:48Z

653.#.#.a: Plantilla coincidente (Procesamiento digital de imágenes); Procesamiento de imágenes -- Técnicas digitales; Codificación de imágenes; selección adaptable; diccionarios; funciones tiempo-frecuencia; "Matching Pursuit"; procesamiento de imágenes

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a la Universidad Nacional Autónoma de México. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-SA 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode.es, fecha de asignación de la licencia 2018-06-28, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico rutic@unam.mx

884.#.#.k: http://ru.tic.unam.mx/handle/123456789/745

001.#.#.#: oai:ru.tic.unam.mx:123456789/745

041.#.7.h: spa

520.3.#.a: Actualmente las técnicas de selección adaptable de funciones se han vuelto muy populares, y por esa razón se han desarrollado una gran variedad de éstas, entre las cuales se puede mencionar a las más recientes: "Matching Pursuit", "Basis Pursuit" y "High Resolution Pursuit". Los modelos de codificación de imágenes presentados en este trabajo son producto de una búsqueda de aplicaciones de las técnicas de selección adaptable, del estudio de los efectos que produce la cuantización al introducirse dentro de estas técnicas, de los métodos y modelos tradicionales de compresión y de las medidas de calidad más comunes que se emplean para la evaluación de resultados en el análisis y procesamiento de imágenes; At present, adaptive approximation techniques have become very popular; in consequence, many of them have been developed recently, such as Matching Pursuit, Basis Pursuit and High Resolution Pursuit. The image coding models presented in this work are the result of an extensive research related to adaptive approximation techniques, quantization effects in these techniques, traditional compression methods and the most common image quality criteria. Besides, adaptive approximation techniques involve some factors, which need a deep study such as the dictionary to employ and the algorithm stop criteria. Proposed models expand an image over an overcomplete dictionary, such dictionary has been selected according the results presented and published in previous works. From such expansion, by adaptive approximation techniques such as Matching Pursuit and High Resolution Pursuit, the coefficients corresponding to the most important image structures are selected. This selection is done by a similarity measure. Selected coefficients are quantized just when they are chosen in order to avoid bigger error propagation during the process that when quantization is done at the end of the process. The set of selected coefficients is an "optimal" image decomposition, or a new representation with a reduced quantity of elements. This new representation corresponds to a coded image with a low bit rate. Selected atoms are represented by the parameters set, such parameters depend of the model employed. A sorting process and a traditional compression technique is applied to this set in order to get an effective compression. By a simple reconstruction algorithm we recover the original image with an expected visual high quality subject to evaluation. At the end, we perform such evaluation by PQS (Picture Quality Scale) and the most common criteria of objective qualit.

500.#.#.a: Artículos.

773.1.#.t: Revista Digital Universitaria

773.1.#.o: https://www.revista.unam.mx/

046.#.#.j: 2018-06-28T04:29:48Z

310.#.#.a: Bimestral

300.#.#.a: 223.3 kb

264.#.1.b: Coordinación de Universidad Abierta, Innovación Educativa y Educación a Distancia, UNAM; Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación, UNAM

900.#.#.c: Revista Digital Universitaria (1607 - 6079). Vol. 1, No.2 (2000) -- http://www.revista.unam.mx/indexsep00.html

handle: 61a6ddf35c68f424

harvesting_date: 2021-08-10 08:52:00.0

856.#.0.q: text/html; charset=UTF-8

file_name: e304e2d2f82871b2ea8443429ac685136695df7d7ccfe4019e248268160158c9.html

file_size: 19219

last_modified: 2021-11-12 15:35:00

license_url: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode.es

license_type: by-nc-sa

No entro en nada

No entro en nada 2