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

Сжатие цифровых изображений

В наличии
Местонахождение: МоскваСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Евсютин О.О., Шелупанов А.А., Росошек С.К., Мещеряков Р.В.
ISBN: 978-5-9912-0357-9
Год издания: 2013
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 124
Издательство: М.: Горячая линия - Телеком
Цена: 1626 тг
Положить в корзину
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: 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.