Разработка методики оценки качества сжатых изображений

• Автор: Нгуен Динь Минь
• Шифр специальности: 25.00.35
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 163 с. : ил.

1.1 Методы сжатия без потери информации.

1.1.1. Статистические методы

1.1.1.1. Метод группового кодирования

1.1.1.2. Метод Хаффмана

1.1.1.3. Адаптивные коды Хаффмана

1.1.1.4. Метод ШепнонаФано

1.1.1.5. Арифметический метод

1.1.2. Словарные методы.

1.1.2.1. Метод сжатия .

1.1.2.2. Метод сжатия VV.

1.1.3. Метод I.

1.1.4.
1.2. Алгоритмы сжатия с потерями.
1.2.1. Рекурсивное сжатие vкомпрессия
1.2.2. Алгоритм
1.2.3. Алгоритм .
1.2.4. Фрактальный алгоритм.
1.3. Стандарты сжатия изображений
1.3.1. Стандарты сжатия двоичных изображений
1.3.2. Стандарты сжатия полутоновых неподвижных изображений.
1.4. Форматы графических файлов
1.4.1. Различия между форматом и алгоритмом сжатия
1.4.2. Формат X.
1.4.3. Формат .
1.4.4. Формат .
1.4.5. Формат I.
1.4.6. Формат I
1.4.7. Формат .
1.4.8. Формат ПостСкрипт
1.4.9. Выбор форматов.
1.5. Постановка цели и задач диссертационного исследования.
ГЛАВА 2. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА СЖАТЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
2.1. Тины и классы растровых изображений.
2.2. Статистические характеристики цифровых изображений
2.3. Безотносительные критериальные характеристики дли оценки качества цифровых изображений.
2.4. Критерии качества, рассматриваемые как мера близости двух изображении.
2.5. Спектральный анализ сжатых изображений.
2.6. Мультифракгальный анализ сжатых изображений
2.7. Методика оценки качества сжатых изображений
Выводы по главе.
ГЛАВА 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ.
3.1. Качественный анализ эффективности сжатия различных видов цифровых изображений с помощью наиболее распространенных алгоритмов сжатия.
3.1.1. Сравнительный анализ эффективности современных алгоритмов сжатия без потери информации при сжатии чериобслых изображений
3.1.2. Сравнительный анализ эффективности алгоритмов сжатия с потерями и при сжатии чернобелых изображений
3.1.3. Сравнительный анализ эффективности современных алгоритмов сжатия при сжатии полутоновых и цветных изображений
3.1.4. Сравнительный анализ кодеков стандарта и .
3.2. Исследование влияния сжатия изображений на их иркостные и статистические характеристики
3.3. Исследование влияния сжатия на спектральные и шумовые характеристики изображений.
3.5. Исследование влияния сжатия на фрактальные характеристики изображений
Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Алгоритмы Хаффмана и ШеннонаФано являются одними из классических, поэтому они часто используются в графических форматах. Они берут только частоту появления одинаковых байт в изображении и сопоставляют символам входного потока, которые встречаются большее число раз, цепочку бит меньшей длины. И напротив встречающимся редко цепочку большей длины. Для сбора статистики требуют двух проходов но изображению. Коэффициенты сжатия алгоритмов , , 1 . Требуют записи в файл таблицы соответствия кодируемых символов и кодирующих цепочек. На практике используются их разновидности. Так, в некоторых случаях резонно либо использовать постоянную таблицу, либо строить ее адаптивно, т. Эти приемы избавляют от двух проходов по изображению и необходимости хранения таблицы вместе с файлом. Кодирование с фиксированной таблицей применяется в качестве последнего этапа архивации в . Близкая модификация алгоритма используется при сжатии чернобелых изображений. Последовательности подряд идущих черных и белых точек заменяются числом, равным их количеству с признаком цвета. А этот ряд уже, в свою очередь, сжимается по Хаффману с фиксированной таблицей . Для того, чтобы понять использование этих двух методов для сжатия изображений, рекомендую обратиться к формату I. Метод Хаффмана является простым и эффективным, однако, он порождает наилучшие коды переменной длины коды, у которых средняя длина равна энтропии алфавита только когда вероятности символов алфавита являются степенями числа 2, то есть, равны , , и т.