Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Fractal Image Encoding Using Fringe Based Property.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Indu Aggarwal
ISBN: 9783659919398
Год издания: 2016
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 72
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 21699 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 160888
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Fractal image encoding is one of the famous lossy encoding techniques ascertain high compression ratio, higher PSNR and good quality of encoded image. It is the approach that uses self similarity property in natural image.The main drawback of fractal image encoding is time consumption in search of appropriate domain for each range of image blocks.There have been various researches carried out to overcome the limitation of fractal encoding and to speed up the encoder.The neighborhood search strategy used in spatial domain reduces the encoding time from linear time to logarithmic time.The proposed algorithm used k-nearest neighbor search to find the similar edge shaped range and domain blocks to be mapped on the basis of DCT lowest coefficients in horizontal and vertical directions and then using similarity measure; the virtual codebook was prepared to encode the image and then decoded the image using averaging of pixels of selected domains. The proposed approach explained in this book is compared with the existing method and this work gave high PSNR value, high compression ratio and reduced MSE computations with little decay in image quality which is acceptable.
Ключевые слова: DCT, fringe property, fractal image encoding, k-neighborhood search