Сравнение методов сжатия изображений

По данному методу был выпущен патент, стандарты, и теперь его можно удачно применять для сжатия любой информации. Он активно применяется для изображений в форматах TIFF и GIF с коэффициентом сжатия 5.2.5 Таблица сравнения методов JPEG, WIC, фрактального алгоритма и LZWТаблица 1 – Сравнение методов сжатия изображений№JPEGWICФрактальный алгоритмLZWДостоинстваПользователь может осуществлять управление соотношением размер/качество, задавая степень сжатия. Выходное цветное изображение может глубину цвета 24 бита на точку. С помощью алгоритма JPEG достигаются большие коэффициенты сжатия при визуально высоком качестве изображенияВ счет независимого сохранения коэффициентов для этих блоков можно избежать дробления изображения на "мозаичные" квадраты, увеличив степень сжатияВ процессе сжатия изображений, которые готовят для качественной печати: он не заметенлучше действует на изображениях, содержащих однородных, свободных от шума участки цветовНедостаткиИзображение раскладывается по косинусоидальным функциям, поэтому потери в нем проявляются в волнах и ореолах на границе резких переходов цветов. Поэтому в процессе сжатия изображений, которые готовят для качественной печати: он очень заметенСущественное увеличение объема файла изображения. беспроводных систем видеонаблюдения, использующих низкоскоростные каналы связи, возникает необходимость передачи больших объемов данныхЕсли использовать сложные схемы разбиения на ранги, гдеимеются неквадратные блоки, то преимущества в качестве восстановленного изображения и в коэффициенте сжатия получить не удастьсяпроцесс кодирования и распаковки происходит медленнее, обладает низкимуровнем сжатия сравнительно сосхемой двухступенчатого кодирования.ЗаключениеВ заключении необходимо отметить, что на сегодняшний день различные способы сжатия информации при передаче данных активно распространяются. При этом используются различные способы для реализации новых, более быстрых возможностей по этим процессам, при этом с каждым годом количество таких способов увеличивается.По итогам написания данной работы хотелось бы указать, что востребованность этого направления исследований, суть которого была описана в процессе раскрытия темы, не вызывает сомнений. Без развития данных технологий невозможно развитие современных предприятий, а также государства в целом. Это направление исследований является двигателем прогресса в области науки и технологий, поэтому автор рекомендует данные разработки применять на практике. По завершению данной работы удалось достичь всех поставленных целей и задач в данной работе. Также при ее выполнении применялись актуальные данные из различных источников, включая современную литературу и глобальной международной сети Интернет.Список использованной литературыРябко Б.Я., Фионов А.Н. Криптография в информационном мире.: Горячая Линия - Телеком, 2018. — 305 с. ГОСТ 15971—90 «Системы обработки информации. Термины и определения» [Текст]. – Взамен ГОСТ15971—84; Введ. с 01.01.92. – Москва: Изд-во стандартов, 1992. – 16 с.Кодак Н.А. (сост.) Основы бизнеса и права в информационных технологиях. Учебно-методический комплекс для студентов специальности Программное обеспечение информационных технологий. — Минск: Минский инновационный университет, 2017. — 114 с.Шапорев С.Д. Информатика: Теоретический курс и практические занятия: учебник для вузов. Издательство: "БХВ-Петербург", 2009. – 469 с/Дашкевич Р.М.Алгоритм сжатия информации Лемпела – Зива – Велча. Информационные технологии и управление. Материалы 48-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов Минск 2012 7 - 11 мая. Шилин Л.Ю. и др. (ред.). Минск: Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники (БГУИР), 2012. – 146 с.Сорока Н.И., Кривинченко Г.А. Теория передачи информации. Сборник задач. Пособие для специальности «Информационные технологии и управление в технических системах». — Минск: БГУИР, 2015. – 68 c.ГладыреваА.Ю. Методы и средства обработки сигналов и изображений.Электроника и связь. Тематический выпуск «Проблемы электроники», ч.2, 2008С. 22– 26.Тропченко А.Ю., Тропченко А.А. Методы сжатия изображений, аудиосигналови видео: Учебное пособие – СПб: СПбГУ ИТМО, 2009. – 108 с.Нуралин Д. Г. Сравнительный анализ эффективности гибридных методов сжатия изображений, использующих алгоритм Хаффмана. М.: Вестник науки и образования, 2020. – С. 32-36Евсютин О.О., Шелупанов А.А., Росошек С.К., Мещеряков Р.В. Сжатие цифровых изображений. Монография. Под ред. Чернышова Ю.Н. — М.: Горячая линия-Телеком, 2013. — 125 с.Старовойтов В.В., Голуб Ю.И. Получение и обработка изображений на ЭВМ. Учебно-методическое пособие. – Минск : БНТУ, 2018. – 204 с.Сидельников Г.М., Калачиков А.А. Цифровая обработка сигналов мультимедиа. Учебное пособие. — Новосибирск: СибГУТИ, 2017. — 111 с.