Использование принципа цветовой оппонентности для построения комбинированного фрактально-вейвлетного метода сжатия изображений
Возможность объединения подходов к представлению данных – фрактального и вейвлет-анализа с использованием принципа цветовой оппонентности для построения нового способа обработки и сжатия изображений. Кратномасштабная иерархия элементов; цветовые каналы.
Подобные документы
Рекомендации по оптимизации процесса проектирования цветов для руководств по фирменному стилю. Алгоритм автоматизированного программного анализа цветовой схемы цифрового изображения и форма записи колориметрических данных. Общая структура интерфейса.
автореферат, добавлен 20.05.2018Алгоритмы кодирования Хаффмана и Лемпеля-Зива-Уэлча. Приемы сжатия, используемые в факсах. Программы для архивации документов. Кодирование цветных изображений. Программно-аппаратные средства сжатия данных для конечных пользователей и для разработчиков.
контрольная работа, добавлен 26.02.2012Исследование особенностей обработки растровых и векторных изображений. Разрешающая способность и масштабирование изображений. Цветовые модели, системы соответствия цветов и режимы. Расчет объема требуемой видеопамяти. Форматы графических изображений.
лекция, добавлен 10.09.2015Оценка вносимых методом маркирования изображений цифровыми водяными знаками в низкочастотной области вейвлет-спектра. Результаты оценки искажений на основе меры пикового отношения уровня сигнала к шуму. Форматы сжатия на основе вейвлет-преобразования.
статья, добавлен 27.07.2017Применение автоматизированного системно-когнитивного анализа, математической модели для оцифровки изображений из графических файлов и создания обобщенных образов жужелиц на базе изображений входящих в них видов. Система "Эйдос" для обработки изображений.
статья, добавлен 25.05.2017История возникновения компьютерной графики и области ее применения в профессиях. Способы формирования изображений в компьютерную графику: растровый, векторный и фрактальный. Форматы графических данных. Цвет и цветовые модели в компьютерной графике.
реферат, добавлен 05.02.2016- 32. Сжатие данных
Информация, ее виды и свойства. Алгоритмы сжатия текстов и файлов неизвестного формата. Программные средства для сжатия данных - архиваторы. Сжатие данных с потерями информации. Преимущество методов сжатия с потерями над методами сжатия без потерь.
реферат, добавлен 07.05.2012 - 33. Сжатие данных
Основные факторы, которые влияют на степень избыточности данных. Сущность понятия "архив", основные архиваторы. Необратимые методы сжатия. Примеры форматов сжатия с потерями информации. Зависимость между коэффициентом и эффективностью метода сжатия.
лекция, добавлен 16.05.2011 Новый подход к сжатию растровых изображений. По сравнению с другими ортогональными преобразованиями оптимальный базис Вейля - Гейзенберга при фиксированном коэффициенте сжатия демонстрирует наименьшие потери качества при восстановлении изображения.
статья, добавлен 18.06.2021Описание комплексного метода сжатия томографических данных без потерь. Основание метода на классических и модифицированных алгоритмах сжатия данных без потерь, позволяющих уменьшить межэлементную и межкадровую избыточность данных на каждом снимке.
статья, добавлен 29.06.2016Определение векторной и растровой графики, их преимущества и недостатки. Редакторы, используемые для создания трехмерных изображений. Понятие цветового пространства, основные цветовые модели. Графические форматы (GIF, JPEG, PNG), их отличительные черты.
реферат, добавлен 19.07.2015Обзор существующих методов для масштабирования изображений и выбор метода дающего наилучшее качество изображения. Разработка модификации алгоритма путем распараллеливания операций. Демонстрация работы с программой и оценка эффективности алгоритмов.
дипломная работа, добавлен 25.06.2017Характеристики сходства изображений. Сетка построения бинов для центрального пикселя. Хранение и обработка дескрипторов SIFT. Сравнивание дескрипторов SIFT для разных изображений. Преимущества и недостатки метода SIFT. Обзор существующих детекторов.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Обзор существующих методов сравнения гистограмм, анализ их лавных преимуществ и недостатков. Исследование механизмов и приемов, помогающих в устранении рассмотренных недостатков. Принципы определения сходства изображений на основе сравнения гистограмм.
статья, добавлен 18.12.2017Понятие и основное содержание процесса сжатия данных, его функции и значение, используемые приемы и инструменты. Некоторые методы сжатия данных в графических данных, особенности, главные этапы их применения и распространенность на современном этапе.
реферат, добавлен 29.01.2012Сетевые графические форматы. История разработки алгоритма сжатия информации LZ78. Создание графического формата GIF в 1987 году, специфика сохранения изображений, распространение GIF-анимации. Механизмы сжатия изображения в файлы формата JPEG и PNG.
реферат, добавлен 22.02.2010Характеристика особенностей применения адаптивного сжатия Хаффмана. Аспекты работы в схеме декодера. Рассмотрение основ построения упорядоченного дерева. Изучение особенностей увеличения веса узлов. Исходный код реализации адаптивного сжатия Хаффмана.
лабораторная работа, добавлен 18.12.2013Анализ больших баз данных изображений с точки зрения решения задачи интеллектуального поиска. Матричные модификации известных подходов, позволяющие упростить анализ изображений за счет исключения операций векторизации-девекторизации исходных данных.
статья, добавлен 14.01.2017Рассмотрение проблемы алгоритмов архивации с потерями. Изучение технологии jpeg. Исследование основных свойств разложения Фурье. Характеристика сжатия без потерь по алгоритму Хаффмана. Определение механизма обратной операции сглаживания изображений.
дипломная работа, добавлен 21.01.2016Методы сжатия информации: RLE (Run Length Encoding), LZW (Lempel–Ziv–Welch), метод сжатия Хаффмана и др. Формирование растровых изображений в процессе сканирования многоцветных иллюстраций и фотографий. Расширения графических файлов векторного формата.
реферат, добавлен 07.12.2016- 46. Разработка веб-приложения для масштабирования растровых изображений с использованием нейронных сетей
Процесс масштабирования (увеличения) изображения с минимальной потерей в качестве. Анализ способа соединения классического метода масштабирования и метода машинного обучения. Алгоритм работы нейронной сети, разработанной для масштабирования изображений.
дипломная работа, добавлен 01.08.2017 - 47. Метод визуализации патологических структур на маммограммах с использованием послойного наложения
Анализ основных этапов обработки медицинских радиологических изображений. Сущность алгоритма Канни и результаты его работы на реальных данных. Особенности метода визуализации на основе послойного наложения изображений, перспективы его применения.
статья, добавлен 22.03.2016 - 48. Системный анализ и оценка методов сжатия данных для баз данных лазерных технологических комплексов
Проведение системного анализа и оценки свойств, принципов работы и основных характеристик методов сжатия данных, определение эффективных алгоритмов для уменьшения объема данных. Предназначение кодирования строковых данных и данных произвольного типа.
статья, добавлен 29.01.2016 Изучение классов изображений, подразделяющихся на две группы - с палитрой и без нее. Параметры изображений с палитрой, у которых в пикселе хранится число-индекс в некотором одномерном векторе цветов, называемое палитрой. Алгоритмы сжатия без потерь.
реферат, добавлен 09.11.2010Вероятностная модель автоматного метода сжатия, использующего статистику исходных данных. Оценка эффективности метода. Существующие способы контроля достоверности передаваемой информации между различными устройствами электронно-вычислительных машин.
статья, добавлен 29.11.2018