Компресія зображень апроксимацією поліноміальними функціями їх дискретного косинусного перетворення

Автор(и)

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

DOI:

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

Ключові слова:

Зображення, апроксимація, кодування, стиснення, дискретне косинусне перетворення

Анотація

Розглянуто методи та способи апроксимації зображення з використанням поліноміальних функцій. Досліджено характеристики компресії та точності апроксимованих зображень із застосуванням дискретного косинусного перетворення

Біографії авторів

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

Посилання

  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.

##submission.downloads##

Як цитувати

Мельник, Р. А., & Климаш, Т. С. (2012). Компресія зображень апроксимацією поліноміальними функціями їх дискретного косинусного перетворення. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(2(49), 58–61. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2011.1885

Номер

Розділ

Інформаційні технології