Cuando suficiente nunca es suficiente

O como los gringos dirían, when enough is not enough, esta ocasión me he puesto a buscarle dos pies al gato sabiendo que solo tiene tres (si, adivinaron: es cojo).

Estoy a punto de empezar oficialmente a escribir mi tesis de maestría. Digo oficialmente porque el lunes inician clases en la UACJ, pero pues ya he iniciado a darle unos entres a esto de la tesis. No he escrito nada todavía en formato oficial, es más ni siquiera en formato no oficial. Pero, ya he leído un par de cosas al respecto, es más, ya hasta he pensado en más de una vez que hasta creo que sé lo que estoy haciendo.

En este blog he tratado de poner algo de las cosas que he ido aprendiendo en estos semestres que llevo de la escuela, y es reconfortante ver que tiene algo de tráfico el blog, el objetivo de este espacio es que pongo lo que voy viendo y lo que considero que vale la pena subir, y que además no lo enseñan en la escuela, al menos no de manera clara, (jeje) claro, aquí ni yo mismo me entiendo tampoco.

Eso no es todo, me puse a cambiarle la plantilla al blog y encontré esta que esta bastante bien, solo espero cambiarle el logo. Ya que nada más lo puse a lo loco para que no dijera lo que traía el theme por default.

¿Y por qué molestarse? Bueno, en realidad no es molestia, más bien es una manera de canalizar lo que esta en la sesera y no dejarlo que se amontone ahí, sin ningún oficio ni beneficio. Sé que la mayoría que visitan este sitio es gente que esta estudiando y busca con relación al procesamiento de imágenes, así que que mejor que poner un par de comentarios para así poder mejorar este sitio y poder agregar contenido (esta bien, también alimentar mi ego :P)

Update del Compresor que estoy haciendo

• Ya tengo el algoritmo para hacer la extracción de Bits.
• Ya tengo el código para codificar la imagen binaria en RLE (gracias JMG, ya lo tenía arrinconado)
• Ya tengo el código para decodificar la imagen codificada con lo anterior

Ahora solo me falta hacer pruebas suficientes para llegar a una conclusión.

Lo voy a terminar...

... algún día.

Idea para un compresor de imágenes con pérdidas usando extracción de bits y codificación RLE a una imagen PGM

Tengo una idea para hacer un compresor de imágenes PGM (por si se preguntan, no, no tengo fijación alguna con este tipo de imágenes solo que es sencillo, ¡gulp!, trabajar con ellas) con pérdidas usando la extracción de bits (medio explicada aquí) y codificación RLE. La idea principal viene de el hecho de que al aplicar un algoritmo extracción de bits a una imagen tenemos un arreglo binario como resultado, tendremos 1 arreglo 2D de ceros y unos por cada bit extraído, es decir que para una imagen de 8-bits, tendremos 8 arreglos de binarios. De esto podemos observar que cada imagen resultante contiene información de la imagen, y se puede observar una degradación empezando del bit más significativo hacia abajo. Se pueden emplear un par de estas imágenes para codificarlas usando un algoritmo de RLE aprovechando que tendremos secuencias de unos y ceros; luego al recuperarlas y aplicarles algún tipo de técnica de Diethering, para mejorar la calidad de la imagen resultante, claro, con pérdida de información con respecto a la original.

A continuación listo los pasos que creo que son necesarios para este algoritmo:

• Aplicar la extracción de bits a la imagen. Resultado: 8 imágenes (1 por bit en este caso)
• Seleccionar las imágenes que serán empleadas para la codificación RLE. Resultado: conjunto de imágenes a comprimir.
• Aplicar RLE a un cada una de las imágenes seleccionadas en el paso anterior. Resultado: n número de conjuntos de datos (1 por imagen). El total de datos obtenidos aquí nos dará como resultado una compresión.
• Para descomprimir la imagen, aplicamos RLE inversa a los conjuntos de datos. Resultado: n número de imágenes binarias.
• Se combinan las imágenes obtenidas en el paso anterior (esto es posible asignando cada bit y reconstruyendo la imagen de 8bits). Resultado: Imagen de 8bits con pérdida de información.
• A la imagen resultante le aplicamos algún tipo de Diethering para mejorar la calidad. Resultado imagen codificada y decodificada con pérdidas.

No se hasta que punto sea posible obtener una buena imagen como resultado, o que tan buena compresión se pueda lograr para mantener un balance entre calidad de imagen y compresión.

Ya pondré los resultados en un post en cuanto tenga algo que valga la pena. :)