Разработка метода субполосного сжатия изображений
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2022-49-1-195-204Ключевые слова:
сжатие изображений, частотный субинтервал, субполосная матрица, резкость изображения, изображение земной поверхностиАннотация
В работе представлен метод субполосного сжатия изображений. Описаны теоретические основы применения базиса собственных векторов субполосных матриц в задаче сжатия изображений земной поверхности (ИЗП). Показаны основные этапы уменьшения битовых представлений ИЗП. Представлены результаты реализации метода в программной среде MATLAB. В качестве исходных изображений использованы монохромные снимки земной поверхности пригорода, редколесья и портового района города. Проведен сравнительный анализ результатов сжатия для алгоритма JPEG2000 и метода субполосного сжатия. Показаны степени сжатия ИЗП порядка 80, 500 и 1000 раз.
Благодарности
Исследования выполнены при поддержке гранта РФФИ № 20-07-00241 а.
Скачивания
Библиографические ссылки
Гонсалес Р., Вудс Р. 2012. Цифровая обработка изображений. Издание 3-у, исправленное и дополненное. Пер. с англ. М.: Техносфера, 1104.
Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. 2006. Цифровая обработка изображений в среде Matlab. Пер. с англ. М.: Техносфера, 616.
Жиляков Е.Г., Черноморец А.А. 2009. Вариационные алгоритмы анализа и обработки изображений на основе частотных представлений. Белгород: Изд-во ГиК, 146.
Абламейко С.В., Лагуновский Д.М. 2000. Обработка изображений. Технология, методы, применение. М.: Амалфея, 304.
Красильников Н.Н. 2001. Цифровая обработка изображений. М.: Вузовская книга, 320.
Смоленцев Н.К. 2009. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB. М.: ДМК Пресс, 448.
Сергиенко А.Б. 2011. Цифровая обработка сигналов. СПб.: БХВ-Петербург, 768.
Ричард Л. 2006. Цифровая обработка сигналов: Второе издание. Пер. с англ. М., ООО «Бином-Пресс», 656.
Смит С. 2018. Цифровая обработка сигналов. Практическое руководство для инженеров и научных работников. Пер. с англ. М. ДМК-Пресс, 718.
Ватолин Д., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В. 2003. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 384.
Сэломон, Д. 2004. Сжатие данных, изображений и звука. Пер. с англ. М.: Техносфера, 365.
Чуи К. 2001. Введение в вэйвлеты. Пер. с англ. М.: Мир, 416.
Шовенгердт Р.А. 2010. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений. Пер. с англ. М.: Техносфера, 560.
Чандра А.М., Гош С.К. 2008. Дистанционное зондирование и географические информационные системы. Пер. с англ. М.: Техносфера, 312.
Павлушенко М., Евстафьев Г., Макаренко И. 2006. Беспилотные летательные аппараты: история, применение, угроза распространения и перспективы развития. М.: Изд-во «Права человека», 612.
Трифонова Т.А., Мищенко Н.В., Краснощеков А.Н. 2005. Геоинформационные системы и дистанционное зондирование в экологических исследованиях. М.: Академический Проект, 349.
Боев Н.М., Шаршавин П.В., Нигруца И.В. 2015. Построение систем связи беспилотных летательных аппаратов для передачи информации на большие расстояния. Таганрог: Известия ЮФУ. Технические науки. 7: 147–158.
Боев Н.М. 2012. Анализ командно-телеметрической радиолинии связи с беспилотными летательными аппаратами. Красноярск: Вестник СибГАУ. 86–91.
Никифоров М., Костяшкин Л. 2016. Обработка изображений в авиационных системах технического зрения. М.: ФИЗМАТЛИТ, 240.
Burrus C.S. 1998. Introduction to Wavelets and Wavelet Transforms: A Primer. Prentice Hall. Upper Saddle River, New Jersey, 268.
Просмотров аннотации: 114
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2022 Экономика. Информатика
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
