вейвлет-сглаживание может применяться в частотной области без непосредственного использования информации в виде отсчетов сигнала; вейвлет-сглаживание позволяет обрабатывать зашумленные осциллирующие сигналы при высоком уровне шума. Наличие быстрых вычислительных алгоритмов вейвлет-преобразования и быстрых вычислительных алгоритмов на основе БПФ (для вычисления Фурье-периодограммы) позволяет применять разработанный алгоритм к обработке сигналов большой длины (до нескольких миллионов отсчетов). 4. Изучение алгоритмов сжатия сигнала В работе рассматриваются адаптивные иерархические преобразования сигнала, используемые или пригодные к использованию в алгоритмах сжатия изображений с потерями. Суть преобразований заключается в том, что исходное изображение разлагается на отдельные части и представляется в виде трехмерной структуры. Предложены новые схемы адаптивной компрессии. Ключевые слова: сжатие с потерями, адаптивная сегментация, октодеревья В настоящее время основная доля внимания уделяется сжатию трехмерных графических структур, которые используются в компьютерных играх, обучающих программах, компьютерном дизайне. Чаще всего именно в этом контексте исследуется проблема эффективного хранения информации об объемных изображениях. Тем не менее, это не единственная прикладная область, где могут быть востребованы уже имеющиеся наработки. Некоторые из подходов с определенными оговорками могут быть применены и для сжатия двумерной растровой графики. Алгоритмы сжатия двумерных растровых изображений часто оценивают по следующим основным критериям: Алгоритмы сжатия двумерных растровых изображений часто оценивают по следующим основным критериям: - 1. коэффициент сжатия, уровень искажений;
- 2. возможность иерархического сжатия;
- 3. вычислительная сложность.
В работе предложен подход, позволяющий достичь сравнительно высокой степени компрессии при низкой вычислительной сложности, допускающий реализацию постепенного восстановления сигнала.
Do'stlaringiz bilan baham: |
