Mavzu: Signallarning ixchamlashtirish algoritmlari oʼrganish. Reja

Veyvlet-kodlashni tasavvur qilishning eng yaxshi usuli bu piramidan ko'rib chiqishdir – to'liq o'lchamli tasvirni, chorak o'lchamdagi tasvirni, o'n oltinchi o'lchamdagi tasvirni va hk. larni bir-birining ustiga qo'yish. Tasvir subsampling jarayonidan o'tdi (veyvlet o'zgartirish algoritmi yordamida), bunda tasvir o'lchami qisqaradi, ammo kichikroq iteratsiyalarda sifati saqlanib qoladi.

O'ngdagi yuqori chap kvadrantdagi tasvir chapdagi to'liq o'lchamli tasvirning ixchamlangan tasviriga ega bo'lib, uni veyvlet kodlash o'zgartirishini teskari tarzda qo'llash orqali kichikroq rasmdan qayta tiklash mumkin. Veyvletlarning eng oddiy shakli Haar veyvlet funksiyasidir.

Ikki o'lchovli Haar o'zgartirishi (2D Haar Transform) – bu diskret ajratilmaydigan funksiyasiga ega bo'lgan signal tasviridir. 2D Haar o'zgartirishini qo'llagan holda oddiy tasvir uchun tasvirni parchalash quyidagicha bo'ladi: Chapdagi rasm o'ngdagi tasvirning piksel qiymatlarini ifodalaydi, 8 × 8 tasvir. 2D Haar o'zgartirishni ikkinchi daraja uchun qo'llash tasvir hajmining chiziqli qisqarishiga olib keladi:

Hisoblangan farqlar va tasvirning qisqarishi tasvirni sifatni saqlab qolgan holda kamroq ma'lumot bilan ixchamlash imkonini beradi.

Xulosa

Xulosa sifatida aytish joizki, zararsiz ma'lumotlarni siqish algoritmlar odatda ekspluatatsiya qilish statistik ortiqcha ma'lumotlarni yo'qotmasdan namoyish etish ma `lumot, shuning uchun jarayon orqaga qaytarilishi mumkin. Zararsiz siqilish mumkin, chunki aksariyat real ma'lumotlar statistik ortiqchalikni namoyish etadi. Masalan, rasmda bir nechta pikselda o'zgarmas rang maydonlari bo'lishi mumkin; "qizil piksel, qizil piksel, ..." kodlash o'rniga ma'lumotlar "279 qizil piksel" sifatida kodlanishi mumkin.

Lempel – Ziv (LZ) siqishni usullari saqlash uchun eng mashhur algoritmlardan biridir. YUBORISH dekompressiya tezligi va siqilish nisbati uchun optimallashtirilgan LZ-ning o'zgarishi, ammo siqilish sekin bo'lishi mumkin. 1980-yillarning o'rtalarida, quyidagi asar Terri Uelch, Lempel – Ziv – Uelch (LZW) algoritmi tezkorlik bilan ko'pchilik uchun mo'ljallangan kompressiya tizimlarini tanlash usuli bo'ldi. LZW ishlatiladi GIF tasvirlar, PKZIP kabi dasturlar va modem kabi qo'shimcha qurilmalarda. LZ usullari jadvalga asoslangan siqishni modelidan foydalanadi, bu yerda jadval yozuvlari ma'lumotlarning takrorlangan satrlari bilan almashtiriladi.

Foydalanilgan adabiyotlar:

1. Mahmud, Salauddin (2012 yil mart). 

2. "Umumiy ma'lumotlar uchun ma'lumotlarni siqishni takomillashtirilgan usuli" (PDF). Xalqaro ilmiy va muhandislik tadqiqotlari jurnali. 2013 yil

3. Arkanjel, Kori. "Siqish to'g'risida" (PDF). 2013 yil

4. D. Skulli; Karla E. Brodli (2006). "Siqish va mashinada o'rganish: fazoviy vektorlarning yangi istiqbollari". Ma'lumotlarni siqish bo'yicha konferentsiya, 2006 yil:

http://fayllar.org