Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/2248
Назва: Аналіз методів стиснення зображень на основі дискретно - косинусного перетворення
Інші назви: The analysis by a method of image compression on the basis of discrete cosine transform
Автори: Клименко, Любов Анатоліївна
Гордієнко, Анастасія Юріївна
Klymenko, Liybov
Hordiienko, Anastasiia
Ключові слова: інформація
стиснення
відеозображення
MPEG
дискретно-косинусне стиснення
перетворення Фур’є
одновимірне ДКП
двовимірне ДКП
зворотне ДКП
квантування
вектор
іnformation
compression
images
MPEG
discretely cosine compression
Fourier transform
onedimensional DCT
two-dimensional DCT
return DCT
quantization
vector
Дата публікації: 2019
Видавництво: Український державний університет залізничного транспорту
Бібліографічний опис: Клименко Л. А. Аналіз методів стиснення зображень на основі дискретно - косинусного перетворення / Л. А. Клименко, А. Ю. Гордієнко // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті. - 2019. - № 5. - С. 24-31.
Короткий огляд (реферат): UA: У статті проводиться аналіз методів стиснення динамічних зображень, що набули найбільшого практичного застосування, – JPEG, MPEG, ДКП. Розглядається дискретно-косинусне перетворення як найбільш ефективний метод стиснення надмірної інформації. Стиснення у ДКП виконується за допомогою квантування коефіцієнтів ДКП, які були обчислені із застосованням вхідних даних. Квантування коефіцієнтів ДКП може істотно покращити стиснення, причому при досить малій втраті даних. Також ці значення можна використовувати для відновлення вхідних даних.
EN: The article analyzes the methods of compressing dynamic images that have found the most practical application – JPEG, MPEG, DCT. The discrete - cosine transformation is considered as the most effective method for compressing redundant information. Compression in DCT is performed by quantizing the DCT coefficients, which were calculated using the input data. Quantization of DCT coefficients can significantly improve compression, and with a fairly small loss of data. You can also use these values to restore the original data. A primary purpose consists in being of optimal compromise between the high level of compression - quality of image without especially noticeable losses. Advantages and lacks of such methods: rounding of acute angles of image (casual «washing» out of sharp edges of images); a code is a very labour intensive process, only it was lately succeeded to carry out a code process programmatic, but not hardwarily; ДКП needs far less of mathematical operations, namely N of log (N), this property does ДКП a method that is used on the modern math processors of the personal computers.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/2248
ISSN: 1681-4886 (рrint); 2413-3833 (online)
Розташовується у зібраннях:№ 5

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Klymenko.pdf687.38 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.