Слайд 2
![Сжатие посредством квантования и дискретизации Значительная часть информации на изображении](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/79753/slide-1.jpg)
Сжатие посредством квантования и дискретизации
Значительная часть информации на изображении не может
быть воспринята человеком: например, человек способен замечать незначительные перепады яркости, но гораздо менее чувствителен к цветности. Таким образом, некоторая часть информации может быть удалена без ухудшения визуального качества. Такую информацию называют визуально избыточной.
Самым простым способом удаления визуальной избыточности является уменьшение точности дискретизации.
Слайд 3
![Изучив полученные изображения, можно заметить, что на сжатых изображениях возникают](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/79753/slide-2.jpg)
Изучив полученные изображения, можно заметить, что на сжатых
изображениях возникают отчётливые
ложные контуры, которые значительно
ухудшают визуальное восприятие. Этот недостаток сильно ограничивает
прямое применение квантования для сжатия изображений
Слайд 4
![Сжатие по стандарту JPEG JPEG - один из самых распространенных](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/79753/slide-3.jpg)
Сжатие по стандарту JPEG
JPEG - один из самых распространенных и
достаточно мощных алгоритмов, представляет собой метод сжатия изображений, реализуемый различными способами . Работает он как на черно-белых, так и на полноцветных изображениях.
Слайд 5
![Метод фрактального сжатия Основа метода фрактального кодирования — это обнаружение самоподобных участков в изображении](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/79753/slide-4.jpg)
Метод фрактального сжатия
Основа метода фрактального кодирования — это обнаружение самоподобных участков
в изображении
Слайд 6
![A - берем очередной доменный блок; B - сжимаем до](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/79753/slide-5.jpg)
A - берем очередной доменный блок; B - сжимаем до
размера рангового блока; С - применяем аффинное преобразование; D - подбираем оптимальные коэффициенты яркости и контрастности; Е - сравниваем с ранговым блоком
Слайд 7
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/79753/slide-6.jpg)
Слайд 8
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/79753/slide-7.jpg)
Слайд 9
![Метод вейвлет сжатия преобразование Хаара для одномерного сигнала](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/79753/slide-8.jpg)
Метод вейвлет сжатия
преобразование Хаара для одномерного сигнала
Слайд 10
![Двумерное преобразование Хаара](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/79753/slide-9.jpg)
Двумерное преобразование Хаара
Слайд 11
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/79753/slide-10.jpg)