OPTIMIZACIÓN DE LA COMPRESIÓN DE IMÁGENES FRACTALES MEDIANTE ALGORITMOS METAHEURÍSTICOS

El reciente crecimiento exponencial de las tecnologías de la información y las cámaras digitales ha dado lugar a una rápida afluencia de imágenes digitales. Las cámaras digitales de alta resolución generan imágenes que requieren un almacenamiento de datos y un tiempo de comunicación considerables para su almacenamiento y transmisión. En el sector sanitario, las modalidades de imagen médica como la resonancia magnética y la tomografía computerizada contribuyen de forma significativa al gran número de imágenes utilizadas para el diagnóstico. La creciente demanda de una gran capacidad de almacenamiento y un ancho de banda de comunicación eficiente ha llevado al desarrollo de técnicas de compresión de imágenes. El objetivo de estas técnicas es representar las imágenes de forma compacta, reduciendo el volumen de datos durante el almacenamiento o la transmisión a través de redes. La compresión fractal de imágenes (FIC) destaca como una técnica eficaz. A pesar de la capacidad de la FIC para crear archivos muy comprimidos que se descomponen rápidamente, existen retos. El equilibrio entre los tiempos de compresión y descompresión, influido por una limitación de velocidad mínima, se traduce en tiempos de compresión más largos. Para resolver estos problemas, este libro investiga el rendimiento de varios algoritmos metaheurísticos para mejorar la eficacia de compresión de FIC.