Добавить работы Отмеченные0
Работа успешно отмечена.

Отмеченные работы

Просмотренные0

Просмотренные работы

Корзина0
Работа успешно добавлена в корзину.

Корзина

Регистрация

интернет библиотека
Atlants.lv библиотека
3,99 € В корзину
Добавить в список желаний
Хочешь дешевле?
Идентификатор:731980
 
Автор:
Оценка:
Опубликованно: 17.10.2003.
Язык: Латышский
Уровень: Университет
Литературный список: 2 единиц
Ссылки: Не использованы
Содержание
Nr. Название главы  Стр.
1.  Attēlu saspiešanas algoritmu vispārējie raksturojumi    3
2.  Attēlu klases    4
3.  Pielikumu klases    5
  Pielikumu prasības pret kompresijas algoritmiem    5
4.  Algoritmu salīdzināšanas kritēriji    8
5.  Arhivēšanas algoritmi bez zudumiem    9
  Algoritms RLE    9
  Algoritms LZW    10
  Haffmana algoritms    11
  Haffmana algoritms ar fiksēto tabulu CCITT Group 3    11
  JBIG    12
  Lossless JPEG    12
6.  Arhivēšanas algoritmi ar zudumiem    13
  Algoritms JPEG    14
  Fraktālais algoritms    16
  Rekursīvais (viļņu) algoritms    17
7.  Noslēgums    18
  Attēla īpatnības, uz kuru rēķina notiek saspiešana    18
8.  Informācijas avoti.    20
Фрагмент работы

. Attēlu saspiešanas algoritmu vispārējie raksturojumi

Pēdējo 10 gadu laikā datorgrafikas ietvaros strauji attīstās pilnīgi jauna joma - attēlu arhivēšanas algoritmi. Šīs jomas parādīšanos noteicis tas, ka attēls - tas ir savdabīgs datu tips, ko raksturo trīs īpatnības:

1. Attēls (tāpat kā video) aizņem atmiņā daudz vairāk vietas nekā teksts. Tā, vienkārša, ne visai kvalitatīva ilustrācija uz grāmatas vāka 500x800 punktu apmērā aizņem 1.2 Mb - tikpat, cik daiļliteratūras grāmata ar 400 lappusēm (60 zīmju rindiņā, 42 rindiņas lappusē). Kā piemēru var aplūkot arī, cik tūkstošus teksta lappušu mēs varam izvietot CD-ROM un cik maz tur izvietosies kvalitatīvu nesaspiestu fotogrāfiju. Šī attēlu īpatnība nosaka grafikas arhivēšanas algoritmu aktualitāti.

2. Attēlu otrā īpatnība ir tāda, ka cilvēka redze, analizējot attēlu, operē ar kontūrām, ar krāsu vispārējo pāreju un ir visai nejūtīga pret izmaiņām attēlā. Tādējādi mēs varam izveidot efektīvus attēlu arhivēšanas algoritmus, kuros dekompresētais attēls nesakritīs ar oriģinālu, taču cilvēks to neievēros. Šī cilvēka redzes īpatnība ļāva izveidot speciālus saspiešanas algoritmus, orientētus tikai uz attēliem. Šiem algoritmiem piemīt ļoti augsti raksturojumi.

3. Mēs varam viegli pamanīt, ka attēlam atšķirībā, piemēram, no teksta piemīt pārpalikums 2 dimensijās. Tas ir, parasti kaimiņpunkti - kā horizontālie, tā vertikālie - attēlā krāsas ziņā ir ļoti tuvi. Bez tam mēs varam izmantot līdzību starp krāsu plaknēm R, G un B mūsu algoritmos, kas dod iespēju izveidot vēl efektīvākus algoritmus. Tādējādi, izveidojot grafikas kompresijas algoritmu, mēs izmantojam attēla struktūras īpatnības.
Šobrīd pavisam ir zināmas vismaz trīs algoritmu saimes, kuras izstrādātas vienīgi attēlu saspiešanai, un tajās pielietojamās metodes praktiski nav iespējams pielietot vēl kaut kādu datu veidu arhivēšanai.…

Коментарий автора
Загрузить больше похожих работ

Atlants

Выбери способ авторизации

Э-почта + пароль

Э-почта + пароль

Неправильный адрес э-почты или пароль!
Войти

Забыл пароль?

Draugiem.pase
Facebook

Не зарегистрировался?

Зарегистрируйся и получи бесплатно!

Для того, чтобы получить бесплатные материалы с сайта Atlants.lv, необходимо зарегистрироваться. Это просто и займет всего несколько секунд.

Если ты уже зарегистрировался, то просто и сможешь скачивать бесплатные материалы.

Отменить Регистрация