Исследование и разработка технологии быстрой компрессии изображений вариабельными фрагментами

• Автор: Дадаян, Левон Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.12
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Владикавказ
• Количество страниц: 111 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
СОДЕРЖАНИЕ.
ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР.

1.1 Основные понятия

1.2 Классы изображений

1.3 Критерпг оценки алгоритмов.

1.4 Приложения, использующие статическую графику

1.5 Особенности алгоритмов для статических изображений

1.6 Алгоритмы сжатия без потерь.

1.6.1 Групповое кодирование

1.6.2 Алгоритм .
1.6.3 Алгоритм Хаффмана
1.6.4 Алгоритм I
1.6.5
1.7 Алгоритмы сжатия с потерями.
1.7.1 Рекурсивное сжатие.
1.7.2 Алгоритм
1.7.3 Фрактальное Сжатие.
1.8 Резюме по известным алгоритмам сжатия.
1. Форматы представления цвета в динамических изображениях
1. i четырехсимвольньш код .
1. ОШСАПЕ ОСНОВНЫХ ПРПЦИПОВ кодирования динамических
ИЗОБРАЖЕШЙ НА ПРИМЕРЕ ФОРМАТА
ВЫВОДЫ ПЕРВОЙ ГЛАВЫ.
ГЛАВА 2 АНАЛИЗ ЦВЕТОДЕЛЕНИЯ И ЦВЕТОПРЕДСТАВЛЕННЯ В ИЗОБРАЖЕНИЯХ
2.1 Проблема цветоделения и выбора цветовой модели
2.2 Свет и цвет.
2.2.1 Визуальная система человека
2.3 Цветовые системы и модели.
2.3.1 Цветовая модель .
2.3.2 Цветовая модель
2.3.3 Цветовая модель
2.3.4 Цветовая модель
2.3.5 Цветовая модель I
2.3.6 Цветовая модель VIV.
2.3.7Преобразование в V
Выводы ВТОРОЙ ГЛАВЫ.
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ТЕХНОЛОГИИ КОМПРЕССИИ ВАРИАБЕЛЬНЫМИ ФРАГМЕНТАМИ
3.1 РАЗРАБОТКА ОБЩИХ ПРИНЦИПОВ КОМПРЕССИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ВАРИАБЕЛЬНЫМИ ФРАГМЕНТАМИ.
3.1.1 Определение максимального выигрыша при компрессии изображений.
3.1.3 Исследование особенностей технической реализации алгоритма компрессии вариабельными фрагментами
3.1.3 Анализ форматов файлов для хранения изображений
3.2 РАЗРАБОТКА ПРИНЦИПОВ КОМПРЕССИИ СТАТИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ВАРИАБЕЛЬНЫМИ ФРАГМЕНТАМИ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИЙ
3.2.1 Описание компрессии изображений на основе технологий
3.2.3 Формальная постановка задачи компрессии изображений
3.2.4 Решение задачи компрессии изображения
3.2.5 Решение задачи компрессии изображения оптимизация по времени
3.2.6 Дополнительные улучшения при компрессии изображений
3.3 РАЗРАБОТКА ПРИНЦИПОВ КОМПРЕССИИ ДИНАМИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ВАРИАБЕЛЬНЫМИ ФРАГМЕНТАМИ.
3.3.1 Разработка и анализ алгоритма алгоритма компрессии изображений
3.3.3 Определение оптимального выигрыша при компрессии между сегментами видеоряда
3.3.4 Определение оптимальной скважности при фиксированном значении качества воспроизводимого видеоизображения .
3.3.5 Определение оптимальной скважности при фиксированном значении степени сжатия.
ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ТЕХНОЛОГИИ КОМПРЕССИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
4.1 ТЕСТИРОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ КОМПРЕССИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ.
4.2 ТЕСТИРОВАНИЕ V И АЛГОРИТМОВ
4.3 ОСОБЕННОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОГРАММЫ V КОМПРЕССОР
4.4 ОСОБЕННОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОГРАММЫ V 2
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


Дело в том, что время декомпрессии (восстановления) сжатых изображений определяется в значительной мере степенью его сжатия и быстродействием процессора. Таким образом, актуальной остается задача поиска эффективных алгоритмов компрессии, адаптированных применительно к различным типам изображений. Целью данной работы является разработка универсального алгоритма компрессии и декомпрессии, адаптирующегося к различного рода симметричным изображениям (например, рис. Ведь если присмотреться, можно заметить, что весь окружающий мир симметричен, включая самого человека. Прежде всего, это симметричные узорные изображения, использующиеся в легкой промышленности. Рис. Более того, если речь идет о крупноформатных изображениях, таких как рекламные щиты и афиши (рис. Это связанно, прежде всего, с тем, что к данным изображениям требуется совсем другой подход, основанный на внутри кадровом сегментировании с дальнейшей компрессией этих сегментов (фракталов). Однако простое фрактальное сжатие может так же завести в тупик. Все узоры разнообразны и поэтому к каждому изображению нужен “свой” подход, “своя” стратегия компрессии. То же самое можно сказать и о компрессии видео современные видеокодеки делятся на внутрикадровые и межкадровые, все действие которых сводится к машинальным сравнениям кадров и сегментов внутри кадров со строго определенной неизменяемой в процессе компрессии точностью. Разработан математический аппарат, позволяющий в априори оценить границы эффективности, предложенного алгоритма компрессии симметричных изображений. Рис. На базе предложенного подхода создан еще один алгоритм для компрессии изображений, который займет ранее пустовавшую нишу, связанную с компрессией симметричных изображений. Разработанные модели и алгоритмы не ограничиваются промышленной областью применения. Ряд наработок, касающихся методов сжатия и способов хранения изображений, можно использовать в учебном процессе в рамках дисциплин «Компьютерная графика» и «Мультимедиа системы». Классификация изображений (симметричные и ассиметричные, статические и динамичные и т. Алгоритмы компрессии симметричных изображений. Аналитические методы оценки эффективности предложенных процедур компрессии изображений. Программные средства поддержки предложенных алгоритмов. Экспериментальные результаты оценки предложенных алгоритмов и реализующих их программных комплексов. Апробация результатов работы. Владикавказ, г. СКГМИ (ГТУ), а так же на специализированых заседаниях кафедры «Автоматизированной обработки информации» с непосредственным участием в них ведущих специалистов кафедры. По результатам работы были усовершенствованы бры данных узорных орнаментов отдельных предприятий. Так же в году работа была представлена на всероссийском конкурсе организованным компанией «8ашзи炙, где заняла второе место в своей номинации и была отмечена дипломом. По результатам выполненных исследований опубликовано 5 печатных работ. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений. Объем диссертации 1 страниц, включает рисунка, 6 таблиц, список литературы из 3 наименований. Глава 1. В последнее время изображения и иллюстрации стали использоваться повсеместно. Проблема, связанная с их большим размером, появилась при работе на персональных компьютерах и высокопроизводительных графических серверах. Так, одно полноэкранное (x) полноцветное ТгиеСо1ог - бита на точку изображение занимает почти 4 мегабайт. Учитывая то, что обычно используется несколько иллюстраций, и то, что они часто бывают гораздо большого размера (например, при цветной печати), хранить их в памяти ЭВМ в неупакованном виде нерационально. В последние годы решению этой проблемы уделяется достаточно серьезное внимание. Разработано большое количество различных алгоритмов архивации графики: использовались как видоизмененные универсальные, так и абсолютно новые алгоритмы, ориентированные только на изображения. Более 'того, были разработаны алгоритмы, ориентированные только на конкретный класс изображений. Ниже сделана попытка выделить основные тенденции развития алгоритмов архивации, характерные, как для статической графики, так и для динамической.