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Título: Compressão de imagens com perda utilizando redes neurais artificiais
Título(s) alternativo(s): Lossy image compression using artificial neural networks
Autor(es): Eckl, Felipe Divensi
Orientador(es): Paula Filho, Pedro Luiz de
Palavras-chave: Redes neurais (Computação)
Compressão de dados (Computação)
Processamento de imagens
Neural networks (Computer science)
Data compression (Computer science)
Image processing
Data do documento: 24-Jun-2019
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Medianeira
Referência: ECKL, Felipe Divensi. Compressão de imagens com perda utilizando redes neurais artificiais. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2019.
Resumo: Com o rápido crescimento de mídia que atualmente é transmitida pela Internet, algoritmos de compressão de imagens com perda são indispensáveis. Por isso existem diversos estudos que buscam melhorar os algoritmos de compressão, com o objetivo de obter maior qualidade nas imagens e maiores taxas de compressão. O objetivo deste trabalho é apresentar uma abordagem de compressão de imagens utilizando Redes Neurais Artifciais baseada na arquitetura de rede autoencoder. Os modelos criados, ao serem comparados ao algoritmo JPEG e aplicados em um conjunto de imagens binárias, alcançaram taxas de compressão até 7 vezes maior com índice de similaridade estrutural (SSIM) 19% maior. Ao serem aplicados a um conjunto de imagens em escala de cinza, alcançaram taxa de compressão até 21 vezes maior, e com SSIM 6% abaixo do JPEG. E ao serem aplicados em um conjunto de imagens coloridas alcançaram taxa de compressão até 2 vezes maior, com um SSIM 6% acima do JPEG.
Abstract: With the rapid growth of media currently being transmitted over the Internet, lossy image compression algorithms are indispensable. Therefore, there are several studies that seek to improve the compression algorithms, in order to obtain higher image quality and higher compression rates. The objective of this work is to present an image compression algorithm using Artifcial Neural Networks based on the autoencoder network architecture. The models created, when compared to the JPEG algorithm and applied in a set of binary images, reached compression rates up to 7 times higher with a structural similarity index (SSIM) 19 % higher. When applied to a set of grayscale images, achieved compression rates up to 21 times higher, and SSIM 6 % below JPEG. And when applied to a set of colored images achieved a compression rate up to 2 times higher, with an SSIM 6 % above JPEG.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/14861
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