Особенности обработки растровых изображений на основе дискретного вейвлет-преобразования

вейвлет-преобразование алгоритмы сжатия изображений

Формирование индекса для поиска похожих изображений транспортных средств, Сравнительный анализ алгоритмов распознавания лиц в задаче визуальной идентификации, ...

УДК 004.627 Особенности обработки растровых изображений на основе дискретного вейвлет-преобразования О.В. Рогозин, К.А. Стройкова МГТУ им. <...> Н.Э. Баумана, Москва, 105005, Россия В настоящей статье проведен детальный анализ применения дискретного вейвлетного преобразования к растровым изображениям. <...> Разработан алгоритм сжатия изображений с использованием вейвлетного преобразования. <...> В последнее время появляется все больше областей, где используются не только плоские изображения, но и объемные. <...> Также могут применяться изображения, к которым добавляется временная координата, образуя объемное видео. <...> Примером многомерных изображений, требующих эффективного хранения, является поток объемного рендеринга, например магнитно-резонансная томография в реальном времени. <...> Размер графических данных файла пропорционален размерности изображения, количеству пикселов в изображении и количеству битов, требуемых для представления каждого пиксела. <...> В настоящее время разработано большое количество алгоритмов сжатия изображений без потерь (на основе универсальных методов сжатия) и с потерями, использующих особенности графических данных. <...> Плоское изображение — это набор дискретных данных I = P(x, y), где I — информация о пикселе, P(x, y) — ячейка в матрице изображения с координатами (x, y). <...> Оно характеризуется шириной, высотой и объемом информации, требуемой для представления одной ячейки матрицы изображения (пиксела). <...> Для отображения такого изображения на плоскости используются специальные алгоритмы объемного рендеринга. <...> Графические данные характеризуются следующими особенностями: • для хранения требуется гораздо больший объем памяти по сравнению с другими видами данных, что определяет актуальность алгоритмов сжатия графической информации; • человеческое зрение при анализе графических данных оперирует контурами, общим переходом цветов и сравнительно нечувствительно к малым изменениям; • изображение обладает <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт