Система удаленного извлечения фрагмента растрового изображения изменяемой детализации, адаптированная к его размеру

Автор: Шокуров Антон Вячеславович

Журнал: Проблемы информатики @problem-info

Рубрика: Средства и системы обработки и анализа данных

Статья в выпуске: 1 (13), 2012 года.

Бесплатный доступ

Рассмотрены методы кодирования растровых изображений, разработана математическая модель визуальной информации, описаны соответствующие эффективные программные механизмы и средства кодирования и декодирования, а также представлены результаты тестовых испытаний. Эффективность определяется объемами получаемых кодированных потоков данных, скоростью извлечения фрагментов изображения, количеством соответствующих извлекаемым фрагментам данных и объемом используемой программным обеспечением оперативной памяти.

Растровое изображение изменяемой детализации, метод spiht, удаленный анализ изображения, канал связи низкой пропускной способности, многомасштабное и постепенное извлечение данных фрагмента изображения, извлечение адаптивное к размеру фрагмента

Еще

Короткий адрес: https://sciup.org/14320112

IDR: 14320112

Список литературы Система удаленного извлечения фрагмента растрового изображения изменяемой детализации, адаптированная к его размеру

  • Maglogiannis I., Delakouridis C., Kazatzopoulos L. Enabling collaborative medical diagnosis over the Internet via peer-to-peer distribution of electronic health records//J. Med. Syst. 2006. V. 30, iss. 2. P. 107-116.
  • Иванов Д. В., Казанкин Е. А., Сухолитко В. А. Мобильная платформа как сервер данных фоноцелевой обстановки//Техническое зрение в системах управления мобильными объектами. 2011. [Электрон. ресурс]. http://tvcs2011.technicalvision.ru/reports/16.03.11/15.15.ppt.
  • ISO/IEC15444-9. JPEG2000 image coding system, part 9. 2005.
  • Said A., Pearlman W. A. A new, fast, and ecient image CODEC based on set partitioning in hierarchical trees//IEEETrans. Circuits Syst. Video Technology. 1996. V. 6, N 3. P. 243-250.
  • Saffor A., Ramli A. R., Ng K. H., Rahman R. A. A comparative study of image compression between JPEG and wavelet//Malaysian J. Computer Sci. 2001. V. 14. P. 39-45.
  • Vetterli M. Wavelet sands ubband coding/M. Vetterli, J. Kovacevic. Upper Saddle River: Prentice Hall PTR, 1995. 488 p.
  • Sudhakar R.,Karthiga R., Jayaraman S. Image compression using coding of wavelet coecients: Asurvey//Graphics, VisionImage Process. 2005. V. 5, N 6. P. 25-38.
  • Mascher-Kampfer A., Stogner H., Uhl A. Comparison of compression algorithms impact on fingerprint and face recognition accuracy//Proc. SPIE. 2007. V. 6508. P. 12.
  • Taubman D. High performances calable image compression with EBCOT//IEEETrans. Image Process. 2000. V. 9, N 7. P. 1158-1170.
  • Krause P. K. Ftc-floatin precision texture compression//Comput. Graphics. 2010. V. 34, N 5. P. 594-601.
  • Kesavamurthy T., Rani S. Dicom color medical image compression using 3D-SPIHT for pacs application//JIVP. 2008. V. 4, N 2. P. 113-119.
  • Chew L. W., Chia W. C., Ang L., Seng K. P. Very low-memory wavelet compression architecture using strip-based processing for implementation in wireless sensor networks//EURASIP J. Embedded Syst. 2009. V. 2009. ArticleI D479281. [Electron.resource]. http://www.hindawi.com/journals/es/2009/479281/cta/.
  • Wang K., Wu C., Kong F., Zhang L. Animproved partial SPIHT with classifie weighted rate-distortion optimization for interferential multispectral image compression//Chinese Opt. Lett. 2008. V. 6, N 5. P. 331-333.
  • Yang S. H., Cheng P. F. Robust transmission of SPIHT-coded images over packet networks//IEEETrans. Circuits Syst. Video Technology. 2007. V. 17, N 5. P. 558-567.
  • Fry T. W., Hauck S. SPIHT image compression on FPGAs//IEEETrans. Circuits Syst. Video Technology. 2005. V. 15, N 9. P. 1138-1147.
  • Danyali H., Mertins A. Fully spatial and SNR scalable, SPIHT-based image coding for transmission over heterogeneous networks//J. Telecommunic. Inform. Technology. 2003. V. 2. P. 92-98.
  • Шокуров А. В. Метод адаптивного интерактивного анализа растровых изображений изменяемой детализации:Дис.... канд. физ.-мат. наук. М., 2010.
  • Шокуров А. В. Кодирование изображений с последующим возможным оптимальным декодированием//Фундамент. и прикл. математика. 2007. Т. 13. С. 225-255.
  • Prokop H. Cache-oblivious algorithms: Ph. thesis. Cambridge: MIT, 1999.
  • Шокуров А. В., Михалев А. В. Оптимальное использование вейвлет-компонент//Успехи мат. наук. 2007. Т. 62. С. 171-172.
  • Шокуров А. В. Оптимальное использование компонент двоичного вейвлет-представления//Вестн. Моск. ун-та. 2009. Т. 5. С. 3-6.
  • Proietti G. An optimal algorithm for decomposing a window in to maximal quad tree blocks//Acta Informatica. 1999. V. 36, N 4. P. 257-266.
  • Moon B., Jagadish H. V., Faloutsos C., Saltz J. H. Analysis of the clustering properties of the hilbert space-fill in curve//IEEETrans. Knowledge Data Engng. 2001. V. 13, N 1. P. 124-141.
Еще
Статья научная