Estudio de dos estructuras neuronales feedforward para la compresión de imágenes digitales - Gaona Barrera, Andrés Eduardo; Lugo Currea, Néstor Andrés; Roldán Hernández, Álvaro Fernando (Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia, 2013)
Este documento muestra y explica el proceso para comprimir imágenes, en escala de grises y a color, usando dos topologías neuronales: función de imagen y embudo. Para el análisis de los esquemas neuronales se consideran el número de neuronas y capas, tipo de imagen, tamaño y cantidad de bloques durante el entrenamiento; con el fin de dar soporte experimental a las arquitecturas neuronales. También se analizan criterios de calidad de la imagen obtenida, como relación pico señal a ruido (PSNR) y tasa de compresión. Se evidencia la importancia de la selección de parámetros evaluados en calidad y tiempo de compresión. El proceso de experimentación muestra que la arquitectura tipo embudo permite lograr valores superiores a 35dBen términos de PSNR y 2 bits por pixel en imágenes en grises o 3 bpp en imágenes a color, con tiempos inferiores a 3 segundos para imágenes menores a 1 mega pixel. Finalmente, se realizan algunas recomendaciones basadas en la metodología empleada cuando se desee realizar comprensión de imágenes con redes feed-forard entorno a la selección de parámetros de la arquitectura, al pre-procesamiento de la imagen y al entrenamiento de la red.