Разработка и исследование алгоритмов сжатия бинарных изображений в мультисервисных сетях связи

Содержание
Введение
Актуальность темы.
Цели и задачи исследования
Объект исследования и предмет исследования
Методологическая и теоретическая основа исследования
Информационная бет исследования.
Научная новизна исследования
Практическая значимость работы
Использование результатов работы
Апробация результатов исследования
Основные положения, выносимые на защиту.
Объем работы
Г 1 Классификация современных алгоритмов сжатия и стандарты кодирования в мультисервисных сетях
1.1 Постановка задачи
1.2 Анализ стандартов сжатия информации в мультисервисных сетях связи
1.2.1 Основные методы повышения эффективности передачи информации МСС
1.2.2 Акселерация трафика данных решения I .
1.3 Сжатие изображений и виды избыточности, свойственные изображениям
1.3.1 Понятие класса изображения
1.3.2 Понятие избыточности данных.
1.3.3 Кодовая избыточность
1.3.4 Межэлементная избыточность
1.3.5 Психовизуальная избыточность
1.3.6 Понятие документальной информации.
1.3.7 Понятие глубины цветопередачи изображения.
1.3.8 Понятия алгоритма сжатия и формата файла изображения
1.4 Анализ основных алгоритмов эффективного кодирования
1.4.1 Классический алгоритм Хаффмана
1.4.2 Факсимильное сжатие.
1.4.3 Кодирование длин серий
1.4.4 Словарное кодирование .
1.4.5 Арифметическое кодирование
1.4.6 Фрактальное кодирование.
1.4.7 Вейвлет кодирование.
1.5 Анализ стандартов кодирования изображений
1.5.1 Анализ технологии
1.5.2 I стандарт для сжатия двухградационных изображений
1.6 Классификация алгоритмов сжатия
1.7 Выводы.
Глава 2 Разработка алгоритмов сжатия и внесения потерь для двухградационных изображений
2.1 Постановка задачи
2.2 Алгоритм предобработки.
2.2.1 Внесение потерь на базе блочного представления изображений
2.2.2 Разрешающая способность человеческого глаза.
2.2.3 Разработка алгоритма внесения потерь
2.2.4 Метрики ошибок
2.3 Алгоритмы сжатия бинарных изображений
2.3.1 Модифицированный алгоритм Хаффмана
2.3.2 Алгоритм префиксного блочного кодирования.
2.3.3 Процедура выделения областей интереса.
2.4 Алгоритм формирования распределения вероятностей появления блоков в
изображении.
2.5 Форматы файлов
2.6 Выводы
Глава 3 Выбор оптимальных параметров разработанных алгоритмов сжатия.
3.1 Постановка задачи.
3.2 Математическая модель двух градационного изображения
3.3 Вычисление вероятности появления блока на основе цепи Маркова.
3.4 Проверка адекватности математической модели.
3.5 Определение оптимальных размеров блока алгоритма ПБК
3.5.1 Преобразование битового потока
3.5.2 Вычисление коэффициента сжатия
3.6 Доказательство оптимальности алгоритма построения шаблона замены
3.7 Выводы.
Глава 4 Анализ степени сжатия разработанных алгоритмов на основе компьютерного моделирования
4.1 Постановка задачи
4.2 Подготовка компьютерного моделирования.
4.3 Компьютерное моделирование разработанных алгоритмов
4.3.1 Результаты моделирования для варианта 1.
4.3.2 Результаты моделирования для варианта 2.
4.3.3 Результаты моделирования для варианта 3.
4.3.4 Результаты моделирования для варианта 4.
4.3.5 Результаты моделирования для варианта 5
4.4 Сравнительный анализ предложенных вариантов
4.5 Анализ влияния потерь на степень сжатия алгоритмов, использующих
формирование распределения вероятностен появления блоков в изображении
4.6 Разработка рекомендаций по использованию предложенных алгоритмов.
4.7 Выводы.
Заключение.
Список литературы