Image compression by approximation of polynomial functions their discrete cosine transform

Authors

  • Р. А. Мельник Інститут комп’ютерних наук та інформаційних технологій Національний університет “Львівська політехніка”, Ukraine
  • Т. С. Климаш Інститут комп’ютерних наук та інформаційних технологій Національний університет “Львівська політехніка”, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2011.1885

Keywords:

Image, approximation, coding, compression, discrete cosine transform

Abstract

Methods and algorithms   of image approximation using polynomial functions are considered. Compression and accuracy characteristics of image by discrete cosine transform are investigated

Author Biographies

Р. А. Мельник, Інститут комп’ютерних наук та інформаційних технологій Національний університет “Львівська політехніка”

Доктор технічних наук, професор

Кафедра програмного забезпечення

Т. С. Климаш, Інститут комп’ютерних наук та інформаційних технологій Національний університет “Львівська політехніка”

Аспірант

Кафедра програмного забезпечення

References

  1. Andrew B. Watson. Image Compression Using the Discrete Cosine Transform / Andrew B. Watson // Mathematica Journal. – 1994. – P.81-88
  2. Athanassios Skodras, Charilaos Christopoulos, and Touradj Ebrahimi. The JPEG 2000 Still Image Compression Standard // IEEE Signal processing magazine. – 2001, – 23 p.
  3. Compute peak signal-to-noise ratio (PSNR) between images [Електронний ресурс] // The MathWorks. Accelerating the pace of engineering and science. – Режим доступу : www/ URL: http://www.mathworks.com – Заг. з екрану.
  4. Deutsch P. DEFLATE Compressed Data Format Specification version 1.3. – Aladdin Enterprises, 1996. – 15 p.
  5. E. Le Pennec, S. Mallat. Bandelet Image Approximation and Compression. – 2005. – 38 p.
  6. Marc Antonini, Michel Barlaud, Pierre Mathieu, Ingrid Daubechies. Images coding using wavelet transform // IEEE Transaction on image processing. – 1992. – P. 205-220.
  7. Maria R. Sparse image approximation with application to flexible image coding. – Lausanne, EPFL, 2005. – 234 p.
  8. Mark R. Nelson. LZW data compression // Dr. Dobb's Journal. - 1989.
  9. Phichet Trisiripisal. Image approximation using triangulation. – Blacksburg, Virginia, Virginia Polytechnic Institute, 2003. – 130 p.
  10. Plonka G., Tenorth S., Rosca D. A New Hybrid Method for Image Approximation using the Easy Path Wavelet Transform. – Institut für Numerische und Angewandte Mathematik, Universität Gottingen, 2010. – 19 p.
  11. RFC 2435 – RTP Payload Format for JPEG-compressed Video [Електронний ресурс]. – Режим доступу : www/ URL: http://www.faqs. org/rfcs/rfc2435.html – – Заг. з екрану.
  12. Syed Ali Khayam. The Discrete Cosine Transform (DCT): Theory and Application. – Michigan, Department of Electrical & Computer Engineering Michigan State University, 2003. – P.31.

How to Cite

Мельник, Р. А., & Климаш, Т. С. (2012). Image compression by approximation of polynomial functions their discrete cosine transform. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(2(49), 58–61. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2011.1885

Issue

Section

Information technology