SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.17 issue4A New Measure of Circularity Based on Distribution of the RadiusHarmony Search Algorithm and its Use in Digital Image Processing author indexsubject indexsearch form
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • Have no similar articlesSimilars in SciELO

Share


Computación y Sistemas

Print version ISSN 1405-5546

Comp. y Sist. vol.17 n.4 México Oct./Dec. 2013

 

Artículos regulares

 

Transformada para imágenes basada en memorias asociativas Alfa-Beta

 

Image Transform based on Alpha-Beta Associative Memories

 

Antonio Alarcón Paredes, Oleksiy Pogrebnyak, Amadeo José Argüelles Cruz

 

Centro de Investigación en Computación, Instituto Politécnico Nacional, México. aparedesb07@sagitario.cic.ipn.mx, olek@cic.ipn.mx, jamadeo@cic.ipn.mx

 

Article received on 25/04/2011
Accepted on 20/12/2011

 

Resumen

En este artículo se presenta un método de memorias asociativas alfa-beta para imágenes (MAABI), que origina la transformada alfa-beta (TAB) para imágenes. Esta transformada se aplica a sub-bloques de una imagen en escala de grises y genera una memoria heteroasociativa alfa-beta en cada subbloque, a partir de una matriz de transformación dada con la transformada alfa-beta inversa (TABI) recuperamos los patrones de la imagen original. El proceso de compresión de datos se divide en tres fases: transformación, cuantificación y codificación; este modelo se enfoca en la transformación de la imagen para compararse con la transformada morfológica (TM), basada en las memorias asociativas morfológicas (MAM). Se utiliza la entropía de Shannon como medida de la cantidad de bits contenidos en cada imagen. La TM, al igual que métodos tradicionales, como la transformada discreta del coseno (DCT) o la transformada discreta wavelet (DWT), no ofrece compresión alguna de la imagen; por lo que una de las ventajas ofrecidas por la TAB es que la imagen transformada posee una menor entropía que la imagen original. Asimismo, la TAB ofrece rapidez en el procesamiento con un reducido número de operaciones elementales, tales como sumas, restas, máximos y mínimos.

Palabras clave: Métodos de transformadas, reconocimiento de patrones, procesamiento de imágenes, memorias asociativas, compresión.

 

Abstract

In this paper, a new method of alphabeta associative memories for images (MAABI) is presented. This method results in the alpha-beta transform (TAB) for images. The alpha-beta transform presented in this paper is applied to sub-blocks of a gray-scale image and generates an alpha-beta heteroassociative memory on each sub-block using a given transformation matrix. By means of the inverse alpha-beta transform (TABI), the original image patterns are recovered. The data compression process is divided into three stages: transformation, quantization and coding. Our model is focused on image transformation; we compare it with the morphological transform (TM) based on the morphological associative memories (MAM). In order to measure the number of bits contained in an image, the Shannon's entropy is used. The TM, as well as such traditional transforming methods as the discrete cosine transform (DCT) and the discrete wavelet transform (DWT), cannot perform compression over an image; that is why the main advantage of the AB is a smaller value of the entropy measure of the transformed image compared to the entropy of the original image. In addition, TAB provides a faster processing with a small number of elementary operations such as addition, subtraction, maximum and minimum.

Keywords: Transform methods, pattern recognition, image processing, associative memories, compression.

 

DESCARGAR ARTÍCULO EN FORMATO PDF

 

Agradecimientos

Los autores agradecen al Instituto Politécnico Nacional (Secretaría Académica, COFAA, SIP, y al CIC), al CONACyT, al SNI, y al ICyTDF (apoyos PIUTE10-77 y PICSO10-85) por su apoyo económico para el desarrollo de este trabajo.

 

Referencias

1. 1 Ahmed, N., Natarajan, T., & Rao, K.R. (1974). Discrete cosine transform. IEEE Transactions on Computers, 23(1), 90-93.         [ Links ]

2. Antonini, M., Barlaud, M., Mathieu, P., & Daubechies, I. (1992). Image coding using wavelet transform. IEEE Transactions on image processing, 1(2), 205-220.         [ Links ]

3. Arai, Y., Agui, T., & Nakajima, M. (1988). A fast DCT-SQ scheme for image. IEICE Transactions, E71(11), 1095-1097.         [ Links ]

4. Chen, W.H., Smith, C., & Fralick, S. (1977). A fast computational algorithm for the discrete cosine transform. IEEE Transactions on communicatons, 25(9), 1004-1009.         [ Links ]

5. Daubechies, I. (1990). The wavelet transform, time-frequency localization and signal analysis. IEEE Transactions on information theory, 36(5), 961-1005.         [ Links ]

6. Guzmán, E., Pogrebnyak, O., Yáñez, C., & Sánchez, L.P. (2008). Morphological transform for image compression. EURASIP Journal on advances in signal processing, 2008, Article ID 426580.         [ Links ]

7. Guzmán, E. (2008). Compresión de imágenes mediante memorias asociativas. Tesis Doctoral. Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación, México, D.F.         [ Links ]

8. Haralick, R.M. (1976). A storage efficient way to implement the discrete cosine transform. IEEE Transactions on computers, C-25(7), 764-765.         [ Links ]

9. Hassoun, M.H. (1993). Associative Neural Memories: theory and implementation. New York: Oxford University Press.         [ Links ]

10. Islam, A. & Pearlman, W. A. (1999). An embedded and efficient low-complexity hierarchical image coder. Visual communications and image processing'99 (SPIE 3653), San Jose, CA, 294-305.         [ Links ]

11. JPEG-2000 Final committee draft version 1.0, ISO/IEC JTC1/SC 29/WG1 N1646R, 2000.         [ Links ]

12. Generic Coding of Moving Pictures and Associated Audio, ISO/IEC 13818-2, ITU-T, 1995.         [ Links ]

13. Rao, K. R. & Yip, P. (1990). Discrete cosine transform: algorithms, advantages, applications. Boston: Academic Press.         [ Links ]

14. Ritter, G.X., Sussner, P., & Díaz-de-León, J.L. (1998). Morphological Associative Memories. IEEE Transactions on neural networks, 9(2), 281-293.         [ Links ]

15. Said, A. & Pearlman, W.A. (1996). A new, fast and efficient image codec based on set partitioning in hierarchical trees. IEEE Transactions on circuits and systems for video technology, 6(3), 243-250.         [ Links ]

16. Shannon, C.E. (1948). A mathematical theory of communication. Bell system technical journal, 27, 379-423, 623-656.         [ Links ]

17. Shapiro, J. M. (1993). Embedded image coding using zerotrees of wavelet coefficients. IEEE Transactions on signal processing, 41(12), 3445-3462.         [ Links ]

18. Sherlock, B.G. & Monro, D.M. (1995). Algorithm 749: Fast Discrete Cosine Transform. ACM Transactions on mathematical software, 21(4), 372-378.         [ Links ]

19. Taubman, D. (2000). High performance scalable image compression with EBCOT. IEEE Transactions on image processing, 9(7), 1158-1170.         [ Links ]

20. Tseng, B.D. & Miller, W.C. (1978). On computing the discrete cosine transform. IEEE Transactions on computers, 27(10), 966-968.         [ Links ]

21. Wallace, G. K. (1991). The JPEG still-picture compression standard. Communications of the ACM, 34(4), 30-44.         [ Links ]

22. Xiong, Z., Ramchandran, K., Orchard, M.T., & Zhang Y.-Q. (1999). A comparative study of DCT-and wavelet-based image coding. IEEE Transactions on circuits and systems for video technology, 9(5), 692-695.         [ Links ]

23. Yáñez, C. & Díaz-de-León, J.L. (2003). Introducción a las Memorias Asociativas. México: Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación.         [ Links ]

24. Yáñez, C. (2002). Memorias asociativas basadas en relaciones de orden y operadores binarios. Tesis doctoral, Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación, México, D.F.         [ Links ]

Creative Commons License All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License