Рассмотрены основные методы сжатия цифровых изображений. На основе математического аппарата теории клеточных автоматов для решения задач сжатия цифровых изображений изложен подход, основанный на использовании динамики клеточного автомата для построения ортогональных базисов декоррелирующих преобразований, устраняющих пространственную избыточность из элементов данных. Представлены математическая модель сжатия цифровых изображений на основе клеточных автоматов более, чем первого порядка и эффективные алгоритмы построения и выбора базисов декоррелирующих клеточных преобразований. Предлагается методика выбора субоптимальных базисов декоррелирующих клеточных преобразований по искажениям, проявляющимся в восстанавливаемых после преобразования данных, учитывающая уровень потерь информации, произведенных на этапе квантования. Изложен эффективный метод сжатия цифровых изображений на основе многоуровневого декоррелирующего клеточного преобразования и проведено сравнение с методами JPEG и JPEG 2000. Полученные результаты имеют более широкое применение, чем сжатие изображений, и могут быть использованы для аппроксимации произвольных преобразований дискретных функций. Применение полученных результатов открывает перспективы создания алгоритмов обработки цифровых изображений, столь же эффективных, что и построенные на основе дискретного вейвлетного преобразования, и в то же время столь же быстродействующих, что и основанные на дискретном преобразовании Фурье, за счет замены вещественных операций целочисленными. Для инженеров и научных работников, аспирантов и студентов вузов интересующихся проблемами сжатия цифровых изображений.
Оглавление
Введение Глава 1. Анализ методов сжатия цифровых изображений 1.1. Особенности цифровых изображений как типа данных 1.2. Математическая модель сжатия цифровых изображений 1.3. Существующие методы сжатия цифровых изображений 1.4. Сравнительная оценка методов сжатия цифровых изображений 1.5. Сжатие цифровых изображений с помощью математического аппарата теории клеточных автоматов 1.6. Выводы Глава 2. Математическая модель сжатия цифровых изображений на основе клеточных автоматов 2.1. Декоррелирующие клеточные преобразования 2.2. Модель сжатия цифровых изображений на основе декоррелирующего клеточного преобразования 2.3. Алгоритмы построения и выбора базисов декоррелирующих клеточных преобразований 2.4. Выводы Глава 3. Программный комплекс для построения и исследования базисов декоррелирующих клеточных преобразований и сжатия цифровых изображений на их основе 3.1. Состав и структура программного комплекса CATCompression 3.2. Программное средство CATBasesCreating, предназначенное для построения и выбора ортогональных базисов декоррелирующих клеточных преобразований 3.3. Программное средство CATBasesResearch, предназначенное для исследования базисов декоррелирующих клеточных преобразований 3.4. Выводы Глава 4. Разработка и исследование метода сжатия цифровых изображений на основе блочных клеточных автоматов 4.1. Построение семейств базисов декоррелирующих клеточных преобразований 4.2. Исследование искажений, возникающих в результате квантования, для построенных семейств базисов с помощью тестового набора простых изображений 4.3. Метод сжатия цифровых изображений на основе декоррелирующих клеточных преобразований 4.4. Программное средство CATCodec 4.5. Сравнительная оценка эффективности разработанного метода сжатия цифровых изображений на основе клеточных автоматов 4.6. Выводы Заключение Литература
Скачать Евсютин О.О. и др. - Сжатие цифровых изображений
Навигация
Вход на сайт
Реклама
Сжатие цифровых изображений 
