[en] Nowadays, digital images are used in many areas in everyday life, but they tend to be big. This increases amount of information leads us to the problem of image data storage. For example, it is common to have a representation a color pixel as a 24-bit number, where the channels red, green, and blue employ 8 bits each. In consequence, this kind of color pixel can specify one of 224 ¼ 16:78 million colors. Therefore, an image at a resolution of 512 £ 512 that allocates 24 bits per pixel, occupies 786,432 bytes. That is why image compression is important. An important feature of image compression is that it can be lossy or lossless. A compressed image is acceptable provided these losses of image information are not perceived by the eye. It is possible to assume that a portion of this information is redundant. Lossless Image Compression is defined as to mathematically decode the same image which was encoded. In Lossy Image Compression needs to identify two features inside the image: the redundancy and the irrelevancy of information. Thus, lossy compression modifies the image data in such a way when they are encoded and decoded, the recovered image is similar enough to the original one. How similar is the recovered image in comparison to the original image is defined prior to the compression process, and it depends on the implementation to be performed. In lossy compression, current image compression schemes remove information considered irrelevant by using mathematical criteria. One of the problems of these schemes is that although the numerical quality of the compressed image is low, it shows a high visual image quality, e.g. it does not show a lot of visible artifacts. It is because these mathematical criteria, used to remove information, do not take into account if the viewed information is perceived by the Human Visual System. Therefore, the aim of an image compression scheme designed to obtain images that do not show artifacts although their numerical quality can be low, is to eliminate the information that is not visible by the Human Visual System. Hence, this Ph.D. thesis proposes to exploit the visual redundancy existing in an image by reducing those features that can be unperceivable for the Human Visual System. First, we define an image quality assessment, which is highly correlated with the psychophysical experiments performed by human observers. The proposed CwPSNR metrics weights the well-known PSNR by using a particular perceptual low level model of the Human Visual System, e.g. the Chromatic Induction Wavelet Model (CIWaM). Second, we propose an image compression algorithm (called Hi-SET), which exploits the high correlation and self-similarity of pixels in a given area or neighborhood by means of a fractal function. Hi-SET possesses the main features that modern image compressors have, that is, it is an embedded coder, which allows a progressive transmission. Third, we propose a perceptual quantizer (½SQ), which is a modification of the uniform scalar quantizer. The ½SQ is applied to a pixel set in a certain Wavelet sub-band, that is, a global quantization. Unlike this, the proposed modification allows to perform a local pixel-by-pixel forward and inverse quantization, introducing into this process a perceptual distortion which depends on the surround spatial information of the pixel. Combining ½SQ method with the Hi-SET image compressor, we define a perceptual image compressor, called ©SET. Finally, a coding method for Region of Interest areas is presented, ½GBbBShift, which perceptually weights pixels into these areas and maintains only the more important perceivable features in the rest of the image. Results presented in this report show that CwPSNR is the best-ranked image quality method when it is applied to the most common image compression distortions such as JPEG and JPEG2000. CwPSNR shows the best correlation with the judgement of human observers, which is based on the results of psychophysical experiments obtained for relevant image quality databases such as TID2008, LIVE, CSIQ and IVC. Furthermore, Hi-SET coder obtains better results both for compression ratios and perceptual image quality than the JPEG2000 coder and other coders that use a Hilbert Fractal for image compression. Hence, when the proposed perceptual quantization is introduced to Hi-SET coder, our compressor improves its numerical and perceptual e±ciency. When ½GBbBShift method applied to Hi-SET is compared against MaxShift method applied to the JPEG2000 standard and Hi-SET, the images coded by our ROI method get the best results when the overall image quality is estimated. Both the proposed perceptual quantization and the ½GBbBShift method are generalized algorithms that can be applied to other Wavelet based image compression algorithms such as JPEG2000, SPIHT or SPECK.

[es] Hoy en día las imágenes digitales son usadas en muchas areas de nuestra vida cotidiana, pero estas tienden a ser cada vez más grandes. Este incremento de información nos lleva al problema del almacenamiento de las mismas. Por ejemplo, es común que la representación de un pixel a color ocupe 24 bits, donde los canales rojo, verde y azul se almacenen en 8 bits. Por lo que, este tipo de pixeles en color pueden representar uno de los 224 ¼ 16:78 millones de colores. Así, una imagen de 512 £ 512 que representa con 24 bits un pixel ocupa 786,432 bytes. Es por ello que la compresión es importante. Una característica importante de la compresión de imágenes es que esta puede ser con per didas o sin ellas. Una imagen es aceptable siempre y cuando dichas perdidas en la información de la imagen no sean percibidas por el ojo. Esto es posible al asumir que una porción de esta información es redundante. La compresión de imágenes sin pérdidas es definida como deco dificar matemáticamente la misma imagen que fue codificada. En la compresión de imágenes con pérdidas se necesita identificar dos características: la redundancia y la irrelevancia de in formación. Así la compresión con pérdidas modifica los datos de la imagen de tal manera que cuando estos son codificados y decodificados, la imagen recuperada es lo suficientemente pare cida a la original. Que tan parecida es la imagen recuperada en comparación con la original es definido previamente en proceso de codificación y depende de la implementación a ser desarrollada. En cuanto a la compresión con pérdidas, los actuales esquemas de compresión de imágenes eliminan información irrelevante utilizando criterios matemáticos. Uno de los problemas de estos esquemas es que a pesar de la calidad numérica de la imagen comprimida es baja, esta muestra una alta calidad visual, dado que no muestra una gran cantidad de artefactos visuales. Esto es debido a que dichos criterios matemáticos no toman en cuenta la información visual percibida por el Sistema Visual Humano. Por lo tanto, el objetivo de un sistema de compresión de imágenes diseñado para obtener imágenes que no muestren artefactos, aunque su calidad numérica puede ser baja, es eliminar la información que no es visible por el Sistema Visual Humano. Así, este trabajo de tesis doctoral propone explotar la redundancia visual existente en una imagen, reduciendo frecuencias imperceptibles para el sistema visual humano. Por lo que primeramente, se define una métrica de calidad de imagen que está altamente correlacionada con opiniones de observadores. La métrica propuesta pondera el bien conocido PSNR por medio de una modelo de inducción cromática (CwPSNR). Después, se propone un algoritmo compresor de imágenes, llamado Hi-SET, el cual explota la alta correlación de un vecindario de pixeles por medio de una función Fractal. Hi-SET posee las mismas características que tiene un compresor de imágenes moderno, como ser una algoritmo embedded que permite la transmisión progresiva. También se propone un cuantificador perceptual(½SQ), el cual es una modificación a la clásica cuantificación Dead-zone. ½SQes aplicado a un grupo entero de pixelesen una sub-banda Wavelet dada, es decir, se aplica una cuantificación global. A diferencia de lo anterior, la modificación propuesta permite hacer una cuantificación local tanto directa como inversa pixel-por-pixel introduciéndoles una distorsión perceptual que depende directamente de la información espacial del entorno del pixel. Combinando el método ½SQ con Hi-SET, se define un compresor perceptual de imágenes, llamado ©SET. Finalmente se presenta un método de codificación de areas de la Región de Interés, ½GBbBShift, la cual pondera perceptualmente los pixeles en dichas areas, en tanto que las areas que no pertenecen a la Región de Interés o el Fondo sólo contendrán aquellas que perceptualmente sean las más importantes. Los resultados expuestos en esta tesis indican que CwPSNR es el mejor indicador de calidad de imagen en las distorsiones más comunes de compresión como son JPEG y JPEG2000, dado que CwPSNR posee la mejor correlación con la opinión de observadores, dicha opinión está sujeta a los experimentos psicofísicos de las más importantes bases de datos en este campo, como son la TID2008, LIVE, CSIQ y IVC. Además, el codificador de imágenes Hi-SET obtiene mejores resultados que los obtenidos por JPEG2000 u otros algoritmos que utilizan el fractal de Hilbert. Así cuando a Hi-SET se la aplica la cuantificación perceptual propuesta, ©SET, este incrementa su eficiencia tanto objetiva como subjetiva. Cuando el método ½GBbBShift es aplicado a Hi-SET y este es comparado contra el método MaxShift aplicado al estándar JPEG2000 y a Hi-SET, se obtienen mejores resultados perceptuales comparando la calidad subjetiva de toda la imagen de dichos métodos. Tanto la cuantificación perceptual propuesta ½SQ como el método ½GBbBShift son algoritmos generales, los cuales pueden ser aplicados a otros algoritmos de compresión de imágenes basados en Transformada Wavelet tales como el mismo JPEG2000, SPIHT o SPECK, por citar algunos ejemplos.