Оптимизация информационного объема цифровых изображений в допечатных процессах полиграфии

• Автор: Васильев, Алексей Евгеньевич
• Шифр специальности: 05.02.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 181 с. : ил.

Глава 1. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПОТОКИ В СИСТЕМЕ ПОЭЛЕМЕНТНОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ (СПОИ).
МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ МАССИВОВ ДАННЫХ
1.1. Анализ информационных потоков в СПОИ
1.1.1. Классификация информационных потоков
1.1.2. Структурная схема информационного потока
1.1.3. Структурная схема информационного потока
по технологии ОРІ
1.2. Концептуальная характеристика алгоритмов сжатия
цифровых изображений
1.2.1. Алгоритм JPEG (Joint Photographie Expert Group)
1.2.1.1. Изменение цветового пространства
1.2.1.2. Сегментация изображения
1.2.1.3. Дискретное косинусное преобразование
1.2.1.4. Квантование
1.2.1.5. "Зигзаг"-сканирование
1.2.1.6. Свертка полученных векторов алгоритмом RLE
1.2.1.7. Свертка полученных пар методом Хаффмана
с фиксированной таблицей
1.2.2. Рекурсивный (волновой) алгоритм JPEG2000 (LuraWave)
1.2.2.1. Предварительная обработка
1.2.2.2. Изменение цветового пространства
1.2.2.3. Двумерное дискретное вейвлет-преобразование (ДВП)
1.2.2.4. Квантование
1.2.2.5. Энтропийное кодирование
1.2.2.6. Организация закодированных последовательностей
1.2.3 Алгоритм фрактального сжатия (ЫгагбТесЬ)
1.2.3.1. Дробление массива данных на ранговые области
1.2.3.2. Аффинное преобразование
1.2.3.3. Кодирование цветных изображений
1.2.3.4. Упаковка данных
Выводы по главе
Глава 2. МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА.
АНАЛИЗ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ
2.1.Технико-методологические основы проведения эксперимента
2.1.1. Методика проведения эксперимента
2.1.2. Подбор и описание тест-объектов для оценки степени
и качества сжатия
2.1.3. Выбор программного обеспечения
2.1.4. Анализ элементов управления программ
2.2 Анализ результатов эксперимента
2.2.1 Объективная оценка (РБЫК)
2.2.2. Экспертная оценка
2.2.3. Программный анализ (имитация экспертной оценки)
2.2.4. Анализ результатов эксперимента
2.2.5. Определение пригодности сжатого файла
для полиграфического воспроизведения
2.2.6 Сопоставление методов сжатия
Выводы по главе
Глава 3. ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ СЖАТИЯ В СПОИ
ЗЛ. Локализация процесса сжатия изображений в информационных потоках
3.2. Методы автоматизации сжатия изображений
3.3. Анализ способов интеграции алгоритмов сжатия
Выводы по главе
Заключение -
Библиографический список использованной литературы
ИНТЕРНЕТ РЕСУРСЫ
Приложения

коэффициент корреляции между двумя цветовыми каналами приблизительно 0,78 для сине-красного, 0,89 для красно-зеленого и 0,94 для зелено-синего, соответственно [59]. Из этого следует, что если использовать данное свойство, то можно получить существенное уменьшение объема кодирующих данных.
Представленный ниже алгоритм основан на предложении, высказанном в [64]. Показано, что использование корреляции между рекурсивными кодами различных цветовых каналов приводит к существенному уменьшению количества информации, необходимых для представления рекурсивного кода полного изображения. Для этой цели обрабатываются параметры преобразованного домена, а не первоначального. Для одного и того же блока в различных цветовых каналах не только интенсивность яркости пикселя, но также и параметры рекурсивного кода являются высоко коррелированными [59]. Следовательно, необходимо сохранить только небольшие изменения рекурсивного кода для одного цветового канала, чтобы с достаточной точностью описать другие цветовые каналы.
Для цветового пространства КОВ процедура кодирования изображения может быть описана следующим образом: сначала зеленый канал (О), назовем его ведущим компонентом, закодирован независимо от других, он выдает основной код (А,Ь)0. Зеленый канал выбран ведущим компонентом, потому что он обладает самым большим коэффициентом корреляции к другим цветовым компонентам изображения. Это также подтверждено несколько лучшим качеством восстановления [64]. Первоначально основной код назначается подчиненным красному и синему компонентам, так, что (А,Ь)КВ=(А,Ь)С. Это, конечно, является недостаточным описанием для некоторых блоков подчиненных компонентов, поэтому для них выполняется поочередное изменение параметров кодирования, пока достаточное качество восстановления для всех цветовых каналов не будет достигнуто. Т.е. если встречен некоторый критерий