Analisi e confronto di metodi per la compressione d'immagini senza perdita d'informazione

La compressione senza perdita d'informazione (lossless) è una tecnica fondamentale nel campo dell'elaborazione delle immagini, poiché consente di ridurre le dimensioni dei file senza compromettere la qualità dell'immagine originale. Questa tesi esplora e analizza i principali formati di compressione senza perdita d'informazione, confrontando le loro caratteristiche, efficienza e applicazioni. In particolare, vengono esaminati formati come PNG, JPEG-2000, CALIC, JPEG-XR, JPEG lossless, JPEG-LS, AVIF, WebP e FLIF, con particolare attenzione agli algoritmi di compressione alla base di alcuni di questi formati. Si approfondiscono inoltre i casi di utilizzo più comuni, valutando vantaggi e limitazioni di ciascun formato in contesti pratici, come l'archiviazione di immagini digitali, il trattamento di immagini mediche e la grafica web. L’analisi include una serie di esperimenti tratti da alcuni articoli scientifici per misurare le performance di compressione in termini di rapporto di compressione, tempo di codifica, tempo di decodifica e bit per pixel, con l'obiettivo di fornire indicazioni pratiche per la scelta del formato più adatto in base alle esigenze specifiche degli utenti. Infine, si analizza un esperimento più moderno per le potenziali evoluzioni nella compressione delle immagini senza perdita, con uno sguardo alle tecniche emergenti e agli sviluppi tecnologici che potrebbero rivoluzionare il settore grazie alle reti neurali.