Штучний інтелект

Анотація: У роботі розглянуто метод стиску інформації про зображення, що заснований на запам'ятовуванні лише значення старшого розряду рівня квантування для яскравості (кольору). Приведено критерій можливості використання даного методу для великих зображень, тобто доведено, 3 що при щільності розподілу ймовірності вхідного параметра, що спадає швидше за o ( x ) , метод є достатньо ефективним. Ця ефективність кількісно оцінена.

Ключові слова: стиск зображень, розподіли яскравості, динамічний метод стиску

Посилання:

1. Гонсалес Р. Цифрова обробка зображень / Р. Гонсалес, Р. Вудс; [пер. з англ. під ред. П.А. Чочіа]. – М.: Техносфера, 2006. – 1070 с.
2. Мартинес Ф. Синтез изображений: Принципы, аппаратное и программное обеспечение./ - М.: Радио и связь, 1990 – 192 с.
3. Бутаков Е.А., Островский В.И., Фадеев И.Л. Обработка изображений на ЭВМ. – М.: Радио и связь, 1987. – 240 с.
4. Боюн В.П. Динамическая теория информации. Основы и приложения. //ИК НАНУ, Киев, 2001.-326 с.
5. Арпс Р.Б. Сжатие двухуровневых изображений: Пер. с англ.- К.: УкрНИИНТИ, 1981.- 85 с.
6. Бородин В.А. Методы и средства представления и анализа динамической обстановки для геоинформационных комплексов оперативного взаимодействия. Дис... к-та техн. наук: 05.13.06/Институт кибернетики НАН Украины – К., 2005.- 171 с.
7. Ballé J., Laparra V., Simoncelli E.P. End-to-end Optimized Image Compression // International Conference on Learning Representations ICLR 2017 conference paper [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://openreview.net/forum?id=rJxdQ3jeg¬eId=rJxdQ3jeg
8. Mantiuk R.K., Myszkowski K., Seid H.-P. High Dynamic Range Imaging [Електронний ресурс] // Preprint of the article to be published in Wiley Encyclopedia of Electrical and Electronics Engineering. – Режим доступу: https://www.cl.cam.ac.uk/~rkm38/pdfs/mantiuk15hdri.pdf