Информационная система "Конференции"

Тезисы докладов

Информационные технологии

Стандартный алгоритм фрактального сжатия изображений [1], предложенный Джоном Хатчинсоном в 1987 году имеет большую трудоемкость этапа кодирования изображения. При этом время восстановления [2]изображения сравнительно мало по сравнению с восстановлением изображений других известных алгоритмов архивации данных.

В данной работе предложена модификация стандартного алгоритма Хатчинсона состоящая в использовании площадок взятых с различных изображений, хранимых отдельно в виде прикладных фрактальных баз [3]. Фрактальные базы будут построены на основе быстрой классификации площадок изображений (в момент обучения базы), либо выстроены искусственными, что даст возможность применять их для кодирования любых изображений.

Применение модифицированного алгоритма фрактального сжатия позволило не только кодировать изображение в режиме реального времени, но и увеличить качество восстанавливаемого изображения по сравнению со стандартным алгоритмом фрактального сжатия.

При восстановлении изображений, которые были сжаты при помощи алгоритмов архивации с потерями (например, фрактального сжатия) возникает задача улучшения качества за устранения артефактов, появляющихся в результате независимого кодирования площадок изображения. Современная теория сплайн-аппроксимаций позволяет строить разнообразные функционалы. В работе будет предложена двумерная сплайн-аппроксимация линейными и кубическими объектами, сохраняющими средние значения локальных интегралов квадрантов площадки изображения.

Эксперименты показали, что применение разработанной интерполяции, не только устраняет артефакты, неизбежно возникающие при кодировании изображений современными методами, но и увеличивают резкость изображений.

Применение тензорных сплайн-аппроксимаций позволяет сохранить высокую скорость постобработки изображения.

Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант №01-01-00817-а), НТП «Университеты России» №991116, целевой программы поддержки междисциплинарных проектов, выполняемых в содружестве ученых УрО РАН и СО РАН "Развитие теории оптимизации и приближения функций с помощью сплайнов и фракталов с приложением к созданию экспертных систем в экономике, энергетике, экологии".

1. Fisher Yu. Fractal Image Compression.~-- New York: Springer-Verlag, 1994.

2. Ваганова Н.А. Улучшение качества фрактального сжатия изображений за счет введения дисперсионных баз. Труды конференции молодых ученых ИВМиМГ, 2001

3. Ваганова Н.А. Классификации блоков изображений при фрактальном сжатии. Тезисы докладов конференции молодых ученых по математике, математическому моделированию и информатике, Новосибирск, Институт вычислительных технологий, 2001

Примечание. Тезисы докладов публикуются в авторской редакции

Ваши комментарии Обратная связь

[Головная страница] [Конференции]

© 1996-2000, Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск
© 1996-2000, Сибирское отделение Российской академии наук, Новосибирск
    Дата последней модификации: 06-Jul-2012 (11:47:01)