Adaptive multi-level wavelet decomposition for efficient image compression.
Saved in:
| Title: | Adaptive multi-level wavelet decomposition for efficient image compression. |
|---|---|
| Alternate Title: | Etkin görüntü sıkıştırma için adaptif çok seviyeli dalgacık dönüşümü yöntemi. |
| Authors: | Onur, Tuğba Özge1 tozge.ozdinc@beun.edu.tr |
| Source: | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences. 2026, Vol. 32 Issue 3, p477-485. 9p. |
| Subjects: | Image compression, Wavelet transforms, Signal-to-noise ratio, Mathematical decomposition, Thresholding algorithms, Image quality analysis, JPEG (Image coding standard) |
| Abstract (English): | Image compression is a crucial technique for reducing storage requirements and improving transmission efficiency of digital images, especially given the ever-increasing volume of image data. However, conventional lossy compression methods such as JPEG and JPEG2000 often introduce significant quality degradation, particularly when compressing highly detailed images. This study presents an optimized wavelet transform-based image compression method designed to minimize information loss while maximizing compression efficiency. The proposed method integrates adaptive thresholding, the selection of optimized wavelet functions, and multi-level wavelet decomposition to address the limitations of traditional approaches. Specifically, adaptive thresholding is used to dynamically adjust compression parameters, reducing unnecessary data retention, while the wavelet function selection process ensures the most suitable basis for image features. Multi-level wavelet decomposition enables the retention of important image details across various resolution scales, improving compression without compromising visual quality. The performance of the proposed method is evaluated on several image types, including well-known test images, and compared against standard image compression techniques such as JPEG and JPEG2000. Experimental results show that the proposed method outperforms the conventional methods in terms of both compression ratio and image quality preservation, achieving higher Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and Structural Similarity Index (SSIM) scores. The proposed approach is particularly effective for applications requiring high-quality image storage and transmission, such as medical imaging, satellite imagery, and multimedia communication. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| Abstract (Turkish): | Görüntü sıkıştırma, özellikle görüntü verilerinin giderek artan hacmi göz önüne alındığında dijital görüntülerin depolama gereksinimlerini azaltmak ve iletim verimliliğini artırmak amacıyla kullanılan kritik bir tekniktir. Ancak, JPEG ve JPEG2000 gibi geleneksel kayıplı sıkıştırma yöntemleri, özellikle yüksek detaylı görüntüleri sıkıştırırken önemli kalite bozulmalarına yol açar. Bu çalışma, bilgi kaybını minimize ederken sıkıştırma verimliliğini maksimize etmek amacıyla optimize edilmiş bir dalgacık dönüşümü tabanlı görüntü sıkıştırma yöntemi sunmaktadır. Önerilen yöntem, geleneksel yaklaşımların sınırlamalarını aşmak için adaptif eşikleme, optimize edilmiş dalgacık fonksiyonları seçimi ve çok seviyeli dalgacık dekompozisyonunu entegre etmektedir. Özellikle, adaptif eşikleme, sıkıştırma parametrelerini dinamik olarak ayarlamak için kullanılarak, gereksiz veri saklamayı azaltırken, dalgacık fonksiyonu seçimi, görüntü özellikleri için en uygun temeli sağlamaktadır. Çok seviyeli dalgacık dekompozisyonu, çeşitli çözünürlük ölçeklerinde önemli görüntü detaylarının korunmasını sağlayarak görsel kaliteyi bozmadan sıkıştırmayı iyileştirir. Önerilen yöntemin performansı, iyi bilinen test görüntüleri üzerinde değerlendirilmiş ve JPEG ve JPEG2000 gibi standart görüntü sıkıştırma teknikleriyle karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen yönteminin hem sıkıştırma oranı hem de görüntü kalitesinin korunması açısından geleneksel yöntemleri geride bıraktığını, daha yüksek Tepe Sinyal- Gürültü Oranı (PSNR) ve Yapısal Benzerlik Endeksi (SSIM) puanları elde ettiğini göstermektedir. Önerilen yaklaşım, yüksek kaliteli görüntü depolama ve iletimi gerektiren uygulamalarda, örneğin tıbbi görüntüleme, uydu görüntülemesi ve multimedya iletişimi gibi alanlarda etkilidir. [ABSTRACT FROM AUTHOR] |
| Copyright of Pamukkale University Journal of Engineering Sciences is the property of Pamukkale University Journal of Engineering Sciences (PAJES) and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.) | |
| Database: | Engineering Source |
| FullText | Links: – Type: pdflink Text: Availability: 0 |
|---|---|
| Header | DbId: egs DbLabel: Engineering Source An: 194421183 AccessLevel: 6 PubType: Academic Journal PubTypeId: academicJournal PreciseRelevancyScore: 0 |
| IllustrationInfo | |
| Items | – Name: Title Label: Title Group: Ti Data: Adaptive multi-level wavelet decomposition for efficient image compression. – Name: TitleAlt Label: Alternate Title Group: TiAlt Data: Etkin görüntü sıkıştırma için adaptif çok seviyeli dalgacık dönüşümü yöntemi. – Name: Author Label: Authors Group: Au Data: <searchLink fieldCode="AR" term="%22Onur%2C+Tuğba+Özge%22">Onur, Tuğba Özge</searchLink><relatesTo>1</relatesTo><i> tozge.ozdinc@beun.edu.tr</i> – Name: TitleSource Label: Source Group: Src Data: <searchLink fieldCode="JN" term="%22Pamukkale+University+Journal+of+Engineering+Sciences%22">Pamukkale University Journal of Engineering Sciences</searchLink>. 2026, Vol. 32 Issue 3, p477-485. 9p. – Name: Subject Label: Subjects Group: Su Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22Image+compression%22">Image compression</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Wavelet+transforms%22">Wavelet transforms</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Signal-to-noise+ratio%22">Signal-to-noise ratio</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Mathematical+decomposition%22">Mathematical decomposition</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Thresholding+algorithms%22">Thresholding algorithms</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Image+quality+analysis%22">Image quality analysis</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22JPEG+%28Image+coding+standard%29%22">JPEG (Image coding standard)</searchLink> – Name: Abstract Label: Abstract (English) Group: Ab Data: Image compression is a crucial technique for reducing storage requirements and improving transmission efficiency of digital images, especially given the ever-increasing volume of image data. However, conventional lossy compression methods such as JPEG and JPEG2000 often introduce significant quality degradation, particularly when compressing highly detailed images. This study presents an optimized wavelet transform-based image compression method designed to minimize information loss while maximizing compression efficiency. The proposed method integrates adaptive thresholding, the selection of optimized wavelet functions, and multi-level wavelet decomposition to address the limitations of traditional approaches. Specifically, adaptive thresholding is used to dynamically adjust compression parameters, reducing unnecessary data retention, while the wavelet function selection process ensures the most suitable basis for image features. Multi-level wavelet decomposition enables the retention of important image details across various resolution scales, improving compression without compromising visual quality. The performance of the proposed method is evaluated on several image types, including well-known test images, and compared against standard image compression techniques such as JPEG and JPEG2000. Experimental results show that the proposed method outperforms the conventional methods in terms of both compression ratio and image quality preservation, achieving higher Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and Structural Similarity Index (SSIM) scores. The proposed approach is particularly effective for applications requiring high-quality image storage and transmission, such as medical imaging, satellite imagery, and multimedia communication. [ABSTRACT FROM AUTHOR] – Name: Abstract Label: Abstract (Turkish) Group: Ab Data: Görüntü sıkıştırma, özellikle görüntü verilerinin giderek artan hacmi göz önüne alındığında dijital görüntülerin depolama gereksinimlerini azaltmak ve iletim verimliliğini artırmak amacıyla kullanılan kritik bir tekniktir. Ancak, JPEG ve JPEG2000 gibi geleneksel kayıplı sıkıştırma yöntemleri, özellikle yüksek detaylı görüntüleri sıkıştırırken önemli kalite bozulmalarına yol açar. Bu çalışma, bilgi kaybını minimize ederken sıkıştırma verimliliğini maksimize etmek amacıyla optimize edilmiş bir dalgacık dönüşümü tabanlı görüntü sıkıştırma yöntemi sunmaktadır. Önerilen yöntem, geleneksel yaklaşımların sınırlamalarını aşmak için adaptif eşikleme, optimize edilmiş dalgacık fonksiyonları seçimi ve çok seviyeli dalgacık dekompozisyonunu entegre etmektedir. Özellikle, adaptif eşikleme, sıkıştırma parametrelerini dinamik olarak ayarlamak için kullanılarak, gereksiz veri saklamayı azaltırken, dalgacık fonksiyonu seçimi, görüntü özellikleri için en uygun temeli sağlamaktadır. Çok seviyeli dalgacık dekompozisyonu, çeşitli çözünürlük ölçeklerinde önemli görüntü detaylarının korunmasını sağlayarak görsel kaliteyi bozmadan sıkıştırmayı iyileştirir. Önerilen yöntemin performansı, iyi bilinen test görüntüleri üzerinde değerlendirilmiş ve JPEG ve JPEG2000 gibi standart görüntü sıkıştırma teknikleriyle karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen yönteminin hem sıkıştırma oranı hem de görüntü kalitesinin korunması açısından geleneksel yöntemleri geride bıraktığını, daha yüksek Tepe Sinyal- Gürültü Oranı (PSNR) ve Yapısal Benzerlik Endeksi (SSIM) puanları elde ettiğini göstermektedir. Önerilen yaklaşım, yüksek kaliteli görüntü depolama ve iletimi gerektiren uygulamalarda, örneğin tıbbi görüntüleme, uydu görüntülemesi ve multimedya iletişimi gibi alanlarda etkilidir. [ABSTRACT FROM AUTHOR] – Name: AbstractSuppliedCopyright Label: Group: Ab Data: <i>Copyright of Pamukkale University Journal of Engineering Sciences is the property of Pamukkale University Journal of Engineering Sciences (PAJES) and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract.</i> (Copyright applies to all Abstracts.) |
| PLink | https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=egs&AN=194421183 |
| RecordInfo | BibRecord: BibEntity: Identifiers: – Type: doi Value: 10.5505/pajes.2025.72279 Languages: – Code: eng Text: English PhysicalDescription: Pagination: PageCount: 9 StartPage: 477 Subjects: – SubjectFull: Image compression Type: general – SubjectFull: Wavelet transforms Type: general – SubjectFull: Signal-to-noise ratio Type: general – SubjectFull: Mathematical decomposition Type: general – SubjectFull: Thresholding algorithms Type: general – SubjectFull: Image quality analysis Type: general – SubjectFull: JPEG (Image coding standard) Type: general Titles: – TitleFull: Adaptive multi-level wavelet decomposition for efficient image compression. Type: main BibRelationships: HasContributorRelationships: – PersonEntity: Name: NameFull: Onur, Tuğba Özge IsPartOfRelationships: – BibEntity: Dates: – D: 01 M: 04 Text: 2026 Type: published Y: 2026 Identifiers: – Type: issn-print Value: 13007009 Numbering: – Type: volume Value: 32 – Type: issue Value: 3 Titles: – TitleFull: Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Type: main |
| ResultId | 1 |
