Стиск зображення тексту на основі статистичного аналізу та класифікації вертикальних елементів рядка

Автор(и)

  • Владимир Георгиевич Иванов Національний юридичний університет імені Ярослава Мудрого вул. Пушкінська, 77, м. Харків, Україна, 61024, Україна
  • Юрий Вячеславович Ломоносов Національний юридичний університет імені Ярослава Мудрого вул. Пушкінська, 77, м. Харків, Україна, 61024, Україна
  • Михаил Григорьевич Любарский Національний юридичний університет імені Ярослава Мудрого вул. Пушкінська, 77, м. Харків, Україна, 61024, Україна

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.26298

Ключові слова:

стиск зображення тексту, вертикальні елементи рядка, статистичний аналіз, класифікація

Анотація

Запропонований новий метод стиску бітонального зображення тексту, де в якості основних елементів обробки розглядаються не зв'язні символи зображення тексту, а вертикальні елементи рядка. Представлена імовірнісна модель і алгоритм статистичного аналізу і класифікації вертикальних елементів рядка. Використання представленого методу дозволяє отримати  перевагу в ступені стиску порівняно з алгоритмом JB2 формат DjVu близько 37 % при  найбільш використовуваній роздільній здатності у 300 dpi.

Біографії авторів

Владимир Георгиевич Иванов, Національний юридичний університет імені Ярослава Мудрого вул. Пушкінська, 77, м. Харків, Україна, 61024

Доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри

Кафедра інформатики та обчислювальної техніки

Юрий Вячеславович Ломоносов, Національний юридичний університет імені Ярослава Мудрого вул. Пушкінська, 77, м. Харків, Україна, 61024

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інформатики та обчислювальної техніки

Михаил Григорьевич Любарский, Національний юридичний університет імені Ярослава Мудрого вул. Пушкінська, 77, м. Харків, Україна, 61024

Доктор фізико-математичних наук, професор

Кафедра інформатики та обчислювальної техніки

Посилання

  1. Technical Papers from AT&T Labs. Available at: http://djvuzone.org/techpapers/index.html.
  2. DjVu.org. Available at: http://www.djvu.org/
  3. Haffner, P., Bottou, L., Howard, P. G., LeCun, Y. (1999). DjVu: Analyzing and Compressing Scanned Documents for Internet Distribution. Fifth International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR'99), 625. doi:10.1109/icdar.1999.791865
  4. JBIG2.com : An Introduction to JBIG2. Available at: http://jbig2.com/index.html
  5. Ayvazian, S. A., Bukhshtaber, V .M., Eniukov, I. S. (1989). Prikladnaja statistika: Klassifikacija i snizhenie razmernosti [Applied Statistics: Classification and reduction of dimensionality]. Moscow: Finansy i statistika, 1989, 607.
  6. Ivanov, V. G., Lomonosov, J. V., Lubarskiy, M. G. (2009). Compression of Images on the Busis of Automatic and Indistinct Classification of Fragments. Journal of Automation and information sciences, 41 (1), 27–39. doi:10.1615/jautomatinfscien.v41.i1.40
  7. Shlezinger, M. I. (1983). Matematicheskie sredstva obrabotki izobrazhenij [The mathematical methods of image processing]. Kiev: Naukova dumka, 200.
  8. Gonsales, R. C., Woods, R. E. (2005). Digital Image Processing. Moscow, Tekhnosfera, 1072.
  9. Zemskov, V. N., Kim, I. S. (2003). Szhatie izobrazhenij na osnove avtomaticheskoj klassifikacii [Image compression based on the automatic classification]. Izvestija vuzov. Jelektronika [Proceedings of the universities. Electronics], 2, 50-56.
  10. Mallat, S. (1989). Multiresolution Approximation and Wavelet Orthonormal Bases L2(R). Trans of the American Mathematical Society, 315 (1), 68–87. doi:10.1090/s0002-9947-1989-1008470-5
  11. Gupta, M. R., Stroilov, A. (2005). Segmenting for wavelet compression. Data Compression Conference (DCC’05), 462. doi:10.1109/dcc.2005.80
  12. Montiel, E., Aquado, A. S., Nixon, M. S. (2005). Texture classification via conditional histograms. Pattern Recognition Letters, 26 (11), 1740–1751. doi:10.1016/j.patrec.2005.02.004
  13. Lakhani, G. (2008). Improving Image Decomposition Method of the 3-MRC Coding of Scanned Compound Document Images. Sixth Indian Conference on Computer Vision, Graphics & Image Processing, 289–296. doi:10.1109/icvgip.2008.94
  14. Ding, W., Liu, D., He, Y., Wu, F. (2006). Block-based Fast Compression for Compound Images. IEEE International Conference on Multimedia and Expo, 809–812. doi:10.1109/icme.2006.262624
  15. Malvar, H. S. (2001). Fast Adaptive Encoder for Bi-Level Images. Data Compression Conference (DCC '01), 253. doi:10.1109/dcc.2001.917156
  16. Imura, H., Tanaka, Y. (2009). Compression and String Matching Method for Printed Document Images. 10th International Conference on Document Analysis and Recognition, 291–295. doi:10.1109/icdar.2009.182
  17. Ivanov, V. G., Lubarskiy, M. G., Lomonosov, J. V. (2010). Compression of Text Image Based on Characters and Their Classification. Journal of Automation and information sciences, 42 (11), 46–57. doi:10.1615/jautomatinfscien.v42.i11.50
  18. Ivanov, V. G., Lubarskiy, M. G., Lomonosov, J. V. (2011). Text Image Compression Based on the Formation and Classification of Vertical Elements of a Row in the Graphical Dictionary of Symbol Data. Journal of Automation and information sciences, 43(10), 29–41. doi:10.1615/jautomatinfscien.v43.i10.40
  19. Kanatnikov, A. N., Krishhenko, A .P. Funkcii neskol'kih peremennyh [Function of several variables]. Available at: http://mathmod.bmstu.ru/Docs/Eduwork/la_fnp/FNP-14.pdf
  20. Nekotorye materialy iz lekcij po analizu. Teorema o nejavnoj funkcii. [Some material from the lectures on analysis. The implicit function theorem]. Available at: http://new.math.msu.su/Sites/demosite/Uploads/Neyavnaya%20funktsiya.B6EF5654E2C8486FBA1EF9F186B32F1A.pdf

##submission.downloads##

Опубліковано

2014-07-24

Як цитувати

Иванов, В. Г., Ломоносов, Ю. В., & Любарский, М. Г. (2014). Стиск зображення тексту на основі статистичного аналізу та класифікації вертикальних елементів рядка. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(2(70), 4–15. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.26298

Номер

Том 4 № 2(70) (2014): Інформаційні технології. Системи управління

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2014 Владимир Георгиевич Иванов, Юрий Вячеславович Ломоносов, Михаил Григорьевич Любарский

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.