Разработка и исследование методов сжатия изображений с потерями на основе адаптивной сегментации и квантования

Введение
1. Анализ методов сжатия изображений с потерями ,
1.1. Основные принципы сжатия изображений с потерями
1.1.1. Устранение избыточности сигнала. Основные этапы сжатия.
1.1.2. Классы искажений и способы их устранения.
1.1.3. Подходы к оценке качества и степени сжатия изображений.
1.1.4. ЛОтеория и оптимизация схем сжатия на ее основе.
1.2. Современные технологии сжатия изображений с потерями.
1.2.1. Классификация методов сжатия с потерями
1.2.2. Основные схемы сжатия с потерями.
1.2.3. Недостатки современных алгоритмов сжатия. Постановка задачи.
1.3. Основные результаты и выводы.
2. Исследование методов компрессии цифровых изображений на основе
адаптивных преобразовании
2.1. Адаптивные методы сжатия статических изображений.
2.1.1. Применение спектральных преобразований.
2.1.2. Адаптивное квантование сигнала.
2.1.3. Статистические методы сжатия и их сравнительный анализ.
2.2. Сжатие на основе адаптивной сегментации
2.2.1. Сжатие на основе выделения растровых областей
2.2.2. Сжатие на основе векторной сегментации.
2.2.3. Недостатки алгоритмов сжатия на основе адаптивной сегментации. Постановка задачи
2.3. Основные результаты и выводы.
3. Развитие методов сжатия изображений с применением алгоритмов
векторной сегментации
3.1. Использование квадродеревьев для адаптивной сегментации в алгоритмах компрессии.
3.1.1. Сжатие изображений на основе простых квадродеревьев
3.1.2. Оптимизация квадродерева методом усечения веток на основе функции цены Лагранжа.
3.2. Обработка и кодирование локальных областей, полученных в результате сегментации
3.2.1. Использование критерия однородности
3.2.2. Критерий для оценки выраженности текстуры локальной области
3.2.3. Аппроксимация сегментов изображения на основе бимлетного и веджлетного базисов.
3.2.4. Геометрическая аппроксимация в трехмерном пространстве.
3.3. Древовидные структуры в методах сегментации на основе последовательного разделения областей.
3.3.1. Сегментация на основе кдеревев.
3.3.2. Сегментация на основе построения ВБРдеревьев
3.3.3. Сегментация на основе обобщенных квадродеревьев
3.4. ГРЕвподобная схема компрессии с адаптивной сегментацией на основе построения кдерева.
3.5. Метод сжатия изображений на основе пространственной декомпозиции сигнала
3.5.1. Декомпозиция и сжатие сигнала в трехмерном пространстве
3.5.2. Применение декомпозиции в горизонтальном направлении.
3.5.3. Пример практической реализации и результаты экспериментов
3.6. Основные результаты и выводы.
4. Исследование и разработка методов сжатия на основе адаптивного
квантования
4.1. Энтропийные функции оценки степени сжатия изображения
4.1.1. Применение канонических подходов вычисления энтропии.
4.1.2. Определение энтропийной функции для схем сжатия, включающих кодирование длин серий.
4.1.3. Энтропия квантованных значений
4.2. Методы 1Шоптимизации таблиц квантования
4.2.1. Однонаправленная оптимизация. Метод ВуГершо
4.2.2. Двунаправленная оптимизация. Метод ФунгаПаркера
4.2.3. Схема ЯООРТ
4.3. Генерация векторов квантования на основе весового критерия
4.4. Адаптивное квантование на основе весового критерия в схемах сжатия с векторной сегментацией
4.5. Основные результаты и выводы.
Заключение
Список литературы