ISSN: 2319-7293
Srta. Rohini N. Shrikhande, Dr. V. K. Bairagi
stract Aquí se estudia el concepto de teoría de compresión y los métodos de compresión de imágenes sin pérdidas. Para preservar el valor de las imágenes médicas de diagnóstico, es necesario proporcionar una compresión de imágenes sin pérdidas. Además de razones prácticas, a menudo existen restricciones legales sobre la compresión de imágenes médicas sin pérdidas. Se ha sugerido la compresión de datos sin pérdidas para muchas aplicaciones de misiones de exploración de ciencia espacial, ya sea para aumentar el rendimiento científico o para reducir el requisito de memoria integrada, el tiempo de contacto de la estación y el volumen de archivo de datos. Una técnica de compresión Lossless garantiza la reconstrucción completa de los datos originales sin incurrir en ninguna distorsión en el proceso. En cuanto al método de compresión, la compresión predictiva es mucho más simple que la compresión basada en transformación y, además, generalmente da como resultado una tasa de bits más baja. Durante los últimos años, se han presentado varios algoritmos para la compresión predictiva de imágenes sin pérdidas. Los algoritmos predictivos para la compresión de imágenes se pueden clasificar en dos grupos: • Los algoritmos con un solo paso, y • Los algoritmos con dos pases.