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Bruno Aiazzi; Luciano Alparone; Stefano Baronti (2002)
Fuzzy Logic-Based Matching Pursuits for Lossless Predictive Encoding of Still Images
in IEEE transactions on fuzzy systems; IEEE-Institute Of Electrical And Electronics Engineers Inc., Piscataway (Stati Uniti d'America)
"^^rdf:HTML ; pubblicazioni:autori "Bruno Aiazzi; Luciano Alparone; Stefano Baronti"^^xsd:string ; pubblicazioni:paginaInizio "473"^^xsd:string ; pubblicazioni:paginaFine "483"^^xsd:string ; pubblicazioni:url "http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=1022869"^^xsd:string ; pubblicazioni:numeroVolume "10"^^xsd:string . @prefix ns12: . prodotto:ID22616 pubblicazioni:rivista ns12:ID239853 ; pubblicazioni:pagineTotali "11"^^xsd:string ; pubblicazioni:numeroFascicolo "4"^^xsd:string ; pubblicazioni:descrizioneSinteticaDelProdotto "Questo lavoro descrive un metodo avanzato per la compressione reversibile di immagini, che pu\u00F2 essere facilmente esteso a dati multibanda. Esso fa uso di concetti derivati dalla logica fuzzy, per combinare assieme in modo adattivo un numero prefissato di predittori, ognuno dei quali si adatta alla statistica di ciascuna scena che compone l'immagine. Grazie alla sua flessibilit\u00E0 che permette di maneggiare in modo assai efficace anche immagini intrinsecamente molto rumorose, il metodo proposto ottiene risultati all'avanguarda considerando la letteratura presente sull'argomento."^^xsd:string ; skos:note "ISI Web of Science (WOS)"^^xsd:string , "Scopu"^^xsd:string , "Google Scholar"^^xsd:string ; pubblicazioni:affiliazioni "\\\"Nello Carrara\\\" Research Institute on Electromagnetic Waves (IROE), National Research Council (CNR), I-50127 Florence, Italy\nDepartment of Electronics and Telecommunications (DET), University of Florence, I-50139 Florence, Italy\n\\\"Nello Carrara\\\" Research Institute on Electromagnetic Waves (IROE), National Research Council (CNR), I-50127 Florence, Italy"^^xsd:string ; pubblicazioni:titolo "Fuzzy Logic-Based Matching Pursuits for Lossless Predictive Encoding of Still Images"^^xsd:string ; prodottidellaricerca:abstract "This paper presents an application of fuzzy-logic techniques to the reversible compression of grayscale images. With reference to a spatial DPCM scheme, prediction may be accomplished in a space varying fashion either as adaptive, i.e., with predictors recalculated at each pixel, or as classified, in which image blocks or pixels are labeled in a number of classes, for which fitting predictors are calculated. Here, an original trade off is proposed: a space-varying linear-regression prediction is obtained through fuzzy-logic techniques as a problem of matching pursuit, in which a predictor different for every pixel is obtained as an expansion in series of a finite number of prototype nonorthogonal predictors, that are calculated in a fuzzy fashion as well. To enhance entropy coding, the spatial prediction is followed by context-based statistical modeling of prediction errors. A thorough comparison with the most advanced methods in the literature, as well as an investigation of performance trends and computing times to work parameters, highlight the advantages of the proposed fuzzy approach to data compression."@en . @prefix ns13: . prodotto:ID22616 pubblicazioni:editore ns13:ID6078 ; prodottidellaricerca:prodottoDi istituto:CDS032 , modulo:ID2262 ; pubblicazioni:autoreCNR unitaDiPersonaleEsterno:ID1180 , unitaDiPersonaleInterno:MATRICOLA1772 , unitaDiPersonaleInterno:MATRICOLA28008 . @prefix parolechiave: . prodotto:ID22616 parolechiave:insiemeDiParoleChiave . ns12:ID239853 pubblicazioni:rivistaDi prodotto:ID22616 . ns13:ID6078 pubblicazioni:editoreDi prodotto:ID22616 . parolechiave:insiemeDiParoleChiaveDi prodotto:ID22616 .