Dans le monde d'aujourd'hui, la compression d'images est un outil très important pour économiser l'espace de stockage des images. Ces derniers jours, le partage et la transmission d'images dans les médias sociaux étant à la mode, la compression des images est devenue plus importante et vitale. La compression peut être avec ou sans perte. Avec la compression sans perte, après avoir reconstruit l'image originale à l'aide d'une technique de décompression, l'image finale obtenue est numériquement égale à l'image d'entrée. La technique de compression sans perte peut également être appliquée à la vidéo, mais elle est rarement utilisée, car la compression avec perte permet d'obtenir de meilleurs taux de compression sans grande perte de qualité de la vidéo. Il existe de nombreuses techniques de compression d'images. L'une des méthodes de compression d'images les plus courantes est la méthode de la transformée en cosinus discrète. Malgré l'utilisation de plusieurs méthodes avancées de compression d'images, les étapes de base utilisées pour la compression d'images fixes peuvent également être utilisées avec l'inclusion de l'estimation et de la compensation du mouvement. Dans ce projet, la compression d'images est réalisée en appliquant la méthode de la transformée en cosinus discrète.

Mehnaz Tabassum, titulaire d'une maîtrise en sciences informatiques et ingénierie, professeur adjoint, département d'informatique, université Jagannath, Dhaka, Bangladesh. Abul Fazal Mohammad Kamrul Hasan et Md. Shukur Mia ont participé à la réalisation de cette recherche et ont tous deux obtenu une maîtrise en sciences de l'informatique à l'université Jagannath.