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Evaluación de métodos de compresión de imágenes de histopatología a partir de las transformadas matemáticas discretas de coseno, wavelet y curvelet

Resumen en español

En este documento se presenta un estudio comparativo de las capacidades de compresión y de reconstrucción de las transformadas discretas de Coseno (DCT), Wavelet (DWT) y Curvelet (FDCT) aplicadas en imágenes de histopatología en mapa de bits. A través de funciones de Matlab las imágenes son capturadas como variables y representadas en las diferentes transformadas por conjuntos de coeficientes que contienen la información no correlacionada de éstas, sobre los cuales se calculan distintos umbrales locales que responden a porcentajes específicos de conservación de la información, estableciendo los coeficientes que preservaran sus valores y los que se igualaran a cero, para posteriormente aplicar un proceso de reconstrucción haciendo uso de transformación inversa. Una vez obtenidas las reconstrucciones, se compararon objetivamente con las originales a través del cálculo de las métricas de evaluación de calidad PSNR y MSE y se seleccionaron los porcentajes de conservación a partir de los cuales se dieron reconstrucciones de alta calidad, realizando un proceso de compresión al almacenar las correspondientes matrices umbralizadas para estos porcentajes en matrices dispersas, calculando los valores de CR entre los tamaños ocupados en disco de la imagen original y la comprimida. Se obtuvieron mejores resultados de compresión con DWT, por encima de DCT y finalmente de FDCT, que genera una mayor cantidad de coeficientes en la representación en comparación con el número de datos de la imagen original. Los tiempos de procesamiento requeridos tanto en la representación como en la transformación inversa fueron muy aproximados entre DWT y DCT y mayores en FDCT, estableciendo que DWT es la transformada adecuada para la compresión en este tipo de imágenes.