La transformada wavelet ( WT ) estàndard en dues dimensions (2- D) ha aconseguit recentment molt bons resultats en processat d'imatges gràcies a la representació dispersa d'imatges contínues que proporciona. No obstant això, falla a l'hora de representar eficientment discontinuïtats en una dimensió (1- D) com contorns i línies. Aquestes característiques, caracteritzades per una regularitat geomètrica al llarg de diferents direccions, s'intersecten i generen en la transformada molts coeficients de gran magnitud.
Com que els contorns són elements molt importants a l' hora de tractar imatges, des del punt de vista de proporcionar una bona qualitat visual d'imatges comprimides, cal aconseguir una bona reconstrucció d'aquestes característiques direccionals . En treballs previs, es va proposar la construcció de transformades de reconstrucció mostrejades amb moments adreces (DVMs), a partir d'unes funcions base al llarg de les diferents direccions, trucades directionlets. En aquest article, s'implementen les directionlets juntament amb quantificació espai -freqüència (SFQ) per aconseguir un mètode de compressió d'imatges eficient. Es demostra que aquest mètode de compressió millora els resultats de la SFQ estàndard en termes de qualitat de la imatge comprimida, especialment en el règim de baixa taxa. També es demostra que aquest mètode de compressió no augmenta la complexitat computacional que fa a la SFQ estàndard.

Swiss National Science Foundation