[en] Every day, videos and images are transmitted over the Internet. Image compression allows to reduce the total amount of data transmitted and accelerates the delivery of such data. In video-on-demand scenarios, the video has to be transmitted as fast as possible employing the available channel capacity. In such scenarios, image compression is mandatory for faster transmission. Commonly, videos are coded allowing quality loss in every frame, which is referred to as lossy compression. Lossy coding schemes are the most used for Internet transmission due its high compression ratios. Another key feature in video-on-demand scenarios is the channel capacity. Depending on the capacity a rate allocation method decides the amount of data that is transmitted for every frame. Most rate allocation methods aim at achieving the best quality for a given channel capacity. In practice, the channel bandwidth may suffer variations on its capacity due traffic congestion or problems in its infrastructure. This variations may cause buffer under-/over-flows in the client that causes pauses while playing a video. The first contribution of this thesis is a JPEG2000 rate allocation method for time-varying channels. Its main advantage is that allows fast processing achieving transmission quality close to the optimal. Although lossy compression is the most used to transmit images and videos in Internet, when image quality loss is not allowed, lossless compression schemes must be used. Lossless compression may not be suitable in scenarios due its lower compression ratios. To overcome this drawback, visually lossless coding regimes can be used. Visually lossless compression is a technique based in the human visual system to encode only the visually relevant data of an image. It allows higher compression ratios than lossless compression achieving losses that are not perceptible to the human eye. The second contribution of this thesis is a visually lossless coding scheme aimed at JPEG2000 imagery that is already coded. The proposed method permits the decoding and/or transmission of images in a visually lossless regime.

[es] Cada día, vídeos e imágenes se transmiten por Internet. La compresión de imágenes permite reducir la cantidad total de datos transmitidos y acelera su entrega. En escenarios de vídeo-bajodemanda, el vídeo debe transmitirse lo más rápido posible usando la capacidad disponible del canal. En éstos escenarios, la compresión de imágenes es mandataria para transmitir lo más rápido posible. Comúnmente, los videos son codificados permitiendo pérdida de calidad en los fotogramas, lo que se conoce como compresión con pérdida. Los métodos de compresión con pérdida son los más usados para transmitir por Internet dados sus elevados factores de compresión. Otra característica clave en escenarios de video-bajo-demanda es la capacidad del canal. Dependiendo de la capacidad, un método de asignación de ratio asigna la cantidad de datos que deben ser transmitidos por cada fotograma. La mayoría de estos métodos tienen como objetivo conseguir la mejor calidad posible dado un ancho de banda. A la práctica, el ancho de banda del canal puede sufrir variaciones en su capacidad debido a congestión en el canal o problemas en su infraestructura. Estas variaciones pueden causar el desbordamiento o vaciado del buffer del cliente, provocando pausas en la reproducción del vídeo. La primera contribución de esta tesis es un método de asignación de ratio basado en JPEG2000 para canales variantes en el tiempo. Su principal ventaja es el procesado rápido consiguiendo una calidad casi óptima en la transmisión. Aunque la compresión con pérdida sea la más usada para la transmisión de imágenes y vídeos por Internet, hay situaciones donde la pérdida de calidad no está permitida, en éstos casos la compresión sin pérdida debe ser usada. La compresión sin pérdida puede no ser viable en escenarios debido sus bajos factores de compresión. Para superar este inconveniente, la compresión visualmente sin pérdida puede ser usada. La compresión visualmente sin pérdida es una técnica que está basada en el sistema de visión humano para codificar sólo los datos de una imagen que son visualmente relevantes. Esto permite mayores factores de compresión que en la compresión sin pérdida, consiguiendo pérdidas no perceptibles al ojo humano. La segunda contribución de esta tesis es un sistema de codificación visualmente sin pérdida para imágenes JPEG2000 que ya han sido codificadas previamente. El propósito de este método es permitir la decodificación y/o transmisión de imágenes en un régimen visualmente sin pérdida.