einstein (São Paulo). 01/jun/2012;10(2):135-9.

Utilização da Análise de Componentes Principais na compressão de imagens digitais

Rafael do Espírito Santo

DOI: 10.1590/S1679-45082012000200004

Objetivo:
Descrever a utilização de uma ferramenta estatística (Análise de Componentes Principais ou Principal Component Analysis – PCA) para reconhecimento de padrões e compressão, aplicando esses conceitos em imagens digitais utilizadas na medicina.
MÉTODOS:
A descrição da Análise de Componentes Principais é realizada por meio da explanação de autovalores e autovetores de uma matriz. Esse conceito é apresentado em uma imagem digital coletada na rotina clínica de um hospital, a partir dos aspectos funcionais de uma matriz. Foi feita a análise de potencial para recuperação da imagem original em termos de taxa de compressão obtida.
RESULTADOS:
As imagens médicas comprimidas mantêm as características principais até aproximadamente um quarto de seu volume original, destacando o emprego da Análise de Componentes Principais como ferramenta de compressão da imagem. Secundariamente, o parâmetro obtido pode refletir a complexidade e, potencialmente, a textura da imagem original.
CONCLUSÃO:
A quantidade de componentes principais utilizada na compressão influencia a recuperação da imagem original a partir da imagem final (compactada).

Utilização da Análise de Componentes Principais na compressão de imagens digitais

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