Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.133.145.17
    [SESS_TIME] => 1732357187
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => d85c099f728d385f6fc95698aeedb3b9
    [UNIQUE_KEY] => bdb99ae76a34e2902199e46a8d494ab7
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2023 год, номер 2

СПОСОБ АДАПТИВНОГО КВАНТОВАНИЯ КОЭФФИЦИЕНТОВ ДИСКРЕТНОГО ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ

С.В. Сай
Тихоокеанский государственный университет, Хабаровск, Россия
sai1111@rambler.ru
Ключевые слова: анализ изображения, дискретное вейвлет-преобразование, адаптивное квантование, эффективность сжатия, JPEG2000
Страницы: 6-16

Аннотация

Предлагается метод адаптивного квантования коэффициентов дискретного вейвлет-преобразования в стандарте JPEG2000, основанный на алгоритме поиска и идентификации мелких структур изображения, которые различаются зрением человека. Описываются способ классификации блоков изображения по структурным признакам и алгоритм идентификации коэффициентов трансформации блоков в субдиапазонах дискретного вейвлет-преобразования. Приводятся описание алгоритма адаптивного квантования и рекомендации по настройке параметров квантователя на высокую чёткость изображения. Даны экспериментальные оценки эффективности сжатия фотореалистичных изображений с различной детальностью, в результате которых получены выводы о преимуществах нового способа перед с аналогами и рекомендации по его дальнейшему развитию в интеллектуальных видеосистемах.

DOI: 10.15372/AUT20230201
EDN: HUVZXR
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину