Опрос

Какой архиватор наиболее эффективный?:

Новички

Виктор Васильев
Юрий Антонов
Сергей Андреевич
Генадий
Avanasy

Данные

Преобразование Кархунена-Лоэвэ (его еще называют преобразованием Хотеллинга) имеет наилучшую эффективность в смысле концентрации энергии изображения, но по указанным выше причинам, оно имеет скорее теоретическое, нежели практическое значение. Данное изображение следует разделить на к блоков по п пикселов в каждом, обычно, п — 64, но допускаются и другие значения, а число к зависит от размера изображения. Рассматриваются векторы блоков, которые обозначаются Ъ^г\ при г = 1,2,..., к. Усредненный вектор равен b - ...

Английское название метода - Parallel Blocks Sorting (PBS).

Два блока А » В называются параллельными, если каждому элементу A[i] первого блока поставлен в соответствие один элемент B[i] второго бло­ка и наоборот. Длины блоков LA и LB равны: La-Lb = L. Размеры элементов блоков RA и RB могут быть разными.

Основная идея метода PBS состоит в сортировке элементов In[i] входно­го блока In и их раскладывании в несколько выходных блоков Out, на осно­вании атрибутов А[/] этих ...

Выше уже упоминалось (см. стр.149), что это преобразование мало эффективно для сжатия данных. Но оно очень быстро, так как его можно вычислять, применяя только сложение, вычитание и, иногда, сдвиг вправо (что эквивалентно делению на 2 двоичного представления величин).

Для заданного блока N х N пикселов Рху(здесь N должно быть степенью двойки, N = 2П), его двумерное прямое и обратное преобразования Уолша-Адамара (они обозначаются WHT и IWHT, соответственно) определяются с помощью следующих уравнений: ...

Читатель в этом месте может задать логичный вопрос: «Почему косинус, а не синус?» Можно ли аналогичным образом использовать функцию синус для построения дискретного синус-преобразования? Существует DST (descrete sine transform) или нет? В этом коротком параграфе мы обсудим отличия синуса от косинуса, которые приводят к весьма неэффективному синус-преобразованию.

Функция /(#), удовлетворяющая условию f(—x) = —/(ж), называется нечетной. Аналогично, если f(—x) = /(#), то f(x) называется четной. Для любой нечетной функции /(0) = /(—0) = —/(0), поэтому /(0) ...

Преобразования, которые используются для сжатия изображений должны быть быстрыми, и, по возможности, легко реализуемыми на компьютере. Это прежде всего предполагает, что такие преобразования должны быть линейными. То есть, преобразованные величины С{ являются линейными комбинациями (суммами с некоторыми множителями или весами) исходных величин (пикселов) dj, причем соответствующим множителем или весом служит некоторое число Wij (коэффициент преобразования). Значит, С{ — ]Г\- djWij, где г, j = 1,2,..., п. Например, при п = 4 ...

1. Объясните связь между точностью предсказания значений данных и сте­пенью сжатия.

2. Что собой представляет модель источника данных в случае использова­ния для моделирования РРМ-алгоритма?

3. Почему технику уходов можно охарактеризовать как способ неявного взвешивания статистики контекстных моделей?

4. В каких случаях оценка вероятности ухода может равняться нулю?

5. Приведите пример блока данных, которые выгоднее сжимать, предска­зывая вероятность символов на базе их безусловных частот, а не с по­мощью РРМ-моделирования порядка 1.

6. Почему ...

Подвыборка, возможно, является самым простым методом сжатия изображения. Простейший способ под выборки - это просто отбросить некоторые пикселы. Кодер может, например, игнорировать каждую вторую строку и каждый второй столбец изображения и записывать оставшиеся пикселы в сжатый файл. Это составит 25% от исходного. Декодер вводит сжатые данные и использует каждый пиксел для создания четырех одинаковых пикселов реконструированного изображения. Это, конечно, приводит к потере многих деталей изображения. Такой метод редко приводит к удовлетворительным результатам. Заметим, что для ...

При фиксировании максимального порядка контекстов в районе 5-6 РРМ даже без наследования информации дает отличные результаты на текстах, но не очень хорошо работает на высокоизбыточных данных с большим количеством длинных повторяющихся строк. В середине 90-х гт. был предложен метод борьбы с этим недостатком [6]. Предложенный алго­ритм, РРМ* (произносится как "пи-пи-эм ста"), был основан на использова­нии контекстов неограниченной длины. Авторы алгоритма предложили следующую стратегию выбора максимального порядка на каждом шаге: максимальный порядок соответствует порядку самого короткого ...

Перед рассмотрением контекстных методов моделирования следует сказать о классификации стратегий моделирования источника данных по способу по­строения и обновления модели. Выделяют 4 варианта моделирования:

■ статическое;

■ полуадаптивное;

■ адаптивное (динамическое);

■ блочно-адаптивное.

При статическом моделировании для любых обрабатываемых данных-
используется одна и та же модель. Иначе говоря, не производится адаптация;
модели к особенностям сжимаемых данных. Описание заранее построенной,
модели хранится в ...