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Type Bachelor's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Efficient compression for the visualization of large volume data
Organization Unit
Authors
  • Igor Bozic
Supervisors
  • Renato Pajarola
  • Susanne Suter
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology
Date 2010
Abstract Text Due to the enormous size of high-resolution volume data visualized in the areas such as bio-medical imaging, computational fluid or the increasing importance of video communication, efficient and compact data representations are important. Most of the compression techniques known today, especially in signal analysis and image compression, use wavelet filters for compression and decompression. This thesis focuses mainly on the Haar and the Daubechies wavelet transform, a library for the decomposition and composition of volume data has been made and tested. An introduction of the filter banks in 1-D, 2-D and 3-D will be illustrated, associated properties of the common wavelet transform, especially of the Haar and Daubechies filters, will be given. Papers, in the field of data compression, of the last ten years have been investigated, classified and illustrated.
Zusammenfassung Viele der heute bekannten Kompressionsalgorithmen, speziell in der Signalverarbeitung und Bildbearbeitung, verwenden das Wavelet Verfahren. In den Forschungsgebieten wie der Medizinaltechnik oder der Videokommunikation sind solche Kompressionstechniken nicht mehr wegzudenken. Der Hauptfokus in dieser Arbeit liegt bei der Implementierung der Haar und der Daubechies Wavelets, eine Bibliothek für die Dekomposition und Komposition von Volumen Daten wurde erstellt und getestet. Eine Einführung in die Technik der Filterbanken wird illustiert und beschrieben. Es werden die Bereiche im 1-D, 2-D und speziell 3-D Fall angeschaut. Diverse Wavelet Typen werden aufgelistet und kurz erläutert, dabei liegt der Hauptschwerpunkt der Arbeit bei den Haar und den Daubeschies Wavelets.
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