Багатокритеріальна класифікація сегментів зображення
Репозитарій Вінницького Національного Технічного Університету
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Багатокритеріальна класифікація сегментів зображення
Разработано обобщенную математическую модель классификации сегментов изображения в соответствии с методами их компрессии. Проанализировано существующие популярные методы компрессии и сделан выбор в пользу тех, которые покрывают большую часть типов изображений. Разработано критерии сопоставления сегментов тому или другому методу сжатия на основе анализа характерных особенностей этих методов с целью повышения коэффициента сжатия исходного изображения. Предоставлено возможность установки порогового значения для оценки соответсвия тому или другому критерию. Предложено алгоритм сжатия изображений с учетом многокритериальной классификации их сегментов. Внедрено параллельные вычисления с целью повышения быстродействия работы метода. The generalized mathematical model of image segment classification according to the methods of compression has been developed. The existing popular methods of compression have been analyzed and those methods that cover most of the types of images have been selected. The criteria of segments referring to the compression methods by analyzing the characteristics of these methods in order to increase the compression ratio of the original image have been developed. The possibility of establishing a threshold for assessing compliance with a given criterion has been provided. The algorithm of image compression considering the multicriterion classification of their segments has been proposed. It was necessary to use parallel computations in order to improve the performance of the method. |
|
| Creator |
Квєтний, Р. Н.
Олесенко, А. В. |
|
| Subject |
математична модель
зображення класифікація зображень стиснення зображень математическая модель изображение классификация изображений сжатие изображений mathematical model image image classification image compression |
|
| Description |
Розроблено узагальнену математичну модель класифікації сегментів зображення у відповідності до методів їх компресії. Проаналізовано існуючі популярні методи компресії й обрано ті, які покривають більшу частину типів зображень. Розроблено критерії віднесення сегментів до того чи іншого методу стиснення на основі аналізу характерних особливостей цих методів з метою підвищення коефіцієнту стиснення вихідного зображення. Надано можливість встановлення порогового значення для оцінки відповідності тому чи іншому критерію. Запропоновано алгоритм стиснення зображень з врахуванням багатокритеріальної класифікації їх сегментів. Впроваджено паралельні обчислення з метою підвищення швидкодії роботи методу.
Разработано обобщенную математическую модель классификации сегментов изображения в соответствии с методами их компрессии. Проанализировано существующие популярные методы компрессии и сделан выбор в пользу тех, которые покрывают большую часть типов изображений. Разработано критерии сопоставления сегментов тому или другому методу сжатия на основе анализа характерных особенностей этих методов с целью повышения коэффициента сжатия исходного изображения. Предоставлено возможность установки порогового значения для оценки соответсвия тому или другому критерию. Предложено алгоритм сжатия изображений с учетом многокритериальной классификации их сегментов. Внедрено параллельные вычисления с целью повышения быстродействия работы метода. The generalized mathematical model of image segment classification according to the methods of compression has been developed. The existing popular methods of compression have been analyzed and those methods that cover most of the types of images have been selected. The criteria of segments referring to the compression methods by analyzing the characteristics of these methods in order to increase the compression ratio of the original image have been developed. The possibility of establishing a threshold for assessing compliance with a given criterion has been provided. The algorithm of image compression considering the multicriterion classification of their segments has been proposed. It was necessary to use parallel computations in order to improve the performance of the method. |
|
| Date |
2019-05-10T05:07:38Z
2019-05-10T05:07:38Z 2017 |
|
| Type |
Article
|
|
| Identifier |
Квєтний Р. Н. Багатокритеріальна класифікація сегментів зображення [Текст] / Р. Н. Квєтний, А. В. Олесенко // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2017. – № 2. – С. 82-87.
1999-9941 2078-6387 http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/24640 004.921 |
|
| Language |
uk_UA
|
|
| Relation |
Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. № 2 : 82-87.
https://itce.vntu.edu.ua/index.php/itce/article/view/676 Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс ; пер. с англ. Л. И. Рубанова, П. А. Чочиа. –М: Техносфера, 2012. –1104 с. –ISBN 978-5-94836-331-8 Ватолин Д. С. Тенденции развития алгоритмов архивации графики / Д. С. Ватолин. // Открытые системы. –2010. –No 2. –С. 15-24. Претт Уильям. Цифровая обработка зображений / Уильям Претт ; пер. с англ. Д. С. Лебедева. –М.: Мир, 2002. –792 с. –ISBN 978-5-9221-0841-6. Тенденции развития алгоритмов сжатия статических растровых изображений [Електронний ре-сурс]. –Режим доступу : https://www.osp.ru/os/1995/04/178685/. –Назва з екрану Софина О.Ю. Метод стиснення зображень на основі паралельного алгоритму JPEG /О.Ю. Со-фина, А.В. Лозун // Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. –2014, No 3. –ст.52-56. Квєтний Р.Н. Дослідження впливу відкидання певних етапів методу сегментації з використанням характеристик Лавса на її результат /Р.Н. Квєтний, А.В. Олесенко// Наукові праці ВНТУ. –2016, No 4. –ст.1-7. Kvyetnyy R.N. Modification of fractal coding algorithm by a combination of modern technologies and parallel computations / R.N. Kvyetnyy, O.Y. Sofina, A.V. Lozun. // Proceedings of SPIE 9816, Optical Fibers and Their Applications 2015. –Lublin –Nałęczów, Poland, 22–25 September 2015. –DOI: 10.1117/12.2229009. |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Publisher |
ВНТУ
|
|