СТИСНЕННЯ ЗОБРАЖЕНЬ АЛГОРИТМАМИ КУСКОВО-ЛІНІЙНОЇ АПРОКСИМАЦІЇ - Научное сообщество
Главная
UA RU EN

Вас приветствует Интернет конференция!

Приветствуйем на нашем сайте

Рік заснування видання - 2011

СТИСНЕННЯ ЗОБРАЖЕНЬ АЛГОРИТМАМИ КУСКОВО-ЛІНІЙНОЇ АПРОКСИМАЦІЇ

11.11.2021 22:26

[1. Информационные системы и технологии]

Автор: Сєрова М.О., студент, кафедра програмного забезпечення, Національний університет "Львівська Політехніка"


Останнім часом великим попитом користуються системи, що засновані на розпізнаванні зображень[1]. Такі системи обробки зображень піднімають питання формування, введення і подання зображень. Ефективна попередня обробка зображень дозволяє підвищити продуктивність даних систем, що під собою розуміє постійне дослідження в даній сфері і створення нових алгоритмів обробки і розпізнавання зображень. 

При зберіганні та передачі великих обсягів зображень великий розмір відіграє негативну роль, оскільки вона призводить до зростання не тільки вартості зберігання, а й часу передачі зображень. В зв'язку з цим на сьогоднішній день для забезпечення ефективності зберігання, передачі великих обсягів зображень широко використовуються алгоритми стиснення. Одним з проблемних місць є отримання оптимального співвідношення ступеня стиснення та точності відтворення зображення. Стиснення зображення може бути без втрат або з втратами. Стиснення без втрат означає, що існує можливість  відновити точні вихідні дані зі стиснених даних. Якість зображення не зменшується при використанні стиснення без втрат. На відміну від стиснення без втрат, стиснення з втратами знижує якість зображення і не існує можливості повернути оригінальне зображення після використання методів стиснення з втратами.

При виборі апроксимації слід виходити з конкретного завдання дослідження. Зазвичай, чим простіше рівняння використовується для апроксимації, тим більш приблизним буде отриманий опис залежності. Тому важливо враховувати, наскільки істотні і чим зумовлені відхилення конкретних значень від отриманого тренду.

В даній роботі розглянуто роботу алгоритмів стиснення з використанням алгоритмів кусково-лінійної апроксимації [2]. Даний алгоритм належить до класу алгоритмів з втратами, тому при великих коефіцієнтах стиснення якість зображень помітно знижується. Для реалізації алгоритму необхідно попередньо перетворити зображення у відтінки сірого, для того щоб виконувати апроксимацію лише в одному колірному каналі. Після чого зображення розбивається на рядки висотою до n пікселів (що задається користувачем) і відповідно до обраного алгоритму здійснюється апроксимація даних рядків за середньою яскравістю кожного стовпчика у рядку. Для апроксимації використовувались алгоритми Реуманна-Віткама та Дугласа-Пекера [3].

Проведено огляд основних класів зображень при компресії. Розглянуто класифікацію додатків залежно від необхідних характеристик алгоритмів стиснення зображень. Порівняно продуктивність алгоритмів з точки зору часу обробки та позиційної точності. Дослідження продемонструвало, що алгоритм Дугласа-Пекера дав найбільш точне узагальнення, однак даний алгоритм має меншу продуктивність.

Література:

1. Мельник, Р. А., Квіт, Р. І., & Сало, Т. М. (2021). Виділення ознак профілів зображення обличчя для систем розпізнавання. Науковий вісник НЛТУ України, 31(1), 117-121. 

2. Ramer, U. (1972). An iterative procedure for the polygonal approximation of plane curves. Computer Graphics and Image Processing, 1(3), 244–256.  

3. DOUGLAS, DAVID & PEUCKER, THOMAS. (1973). Algorithms for the Reduction of the Number of Points Required to Represent a Digitized Line or Its Caricature. Cartographica: The International Journal for Geographic Information and Geovisualization. 10. 112-122. 10.3138/FM57-6770-U75U-7727.

___________________ 

Науковий керівник: Мельник Р.А., д.т.н., професор, Національний університет "Львівська Політехніка"



Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Другие научные работы даной секции

Конференции

Конференции 2024

Конференции 2023

Конференции 2022

Конференции 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення