Реферат

Об’єкт дослідження – методи та процедура стиснення інформаційного потоку даних.

Мета роботи – підвищення ефективності методів компресії джерела повідомлень з умов створення|створіння| математичної і структурно-логічної моделі кодера стиску даних з урахуванням методів двоознакового структурного кодування .

Метод дослідження – моделювання та аналіз кодера стиснення інформаційного потоку даних.

Наукова новизна дослідження полягає в наступному: розроблено|створіння| математичну і програмну модель кодера стиску даних джерела повідомлень з урахуванням методів двоознакового структурного кодування двійкових даних. Визначено основні етапи процедури обробки інформації кодером. Реалізовано визначені моделі та етапи кодування зображень |призводитв прикладному програмному середовищі|середі| Mathcad|.

Дипломна робота складається із списку скорочень, вступу, основної частини, що містить 4 розділи, висновку й списку літератури. Загальний обсяг роботи – 120 сторінок. Робота містить 26 рисунків та 2 додатки. Список використаних джерел включає 17 джерел.

Ключові слова: СТИСНЕННЯ БЕЗ ВТРАТ, ДВІЙКОВІ ДАНІ, СТРУКТУРНІ ОЗНАКИ, ДВООЗНАКОВЕ СТРУКТУРНЕ КОДУВАННЯ, ДИСКРЕТНЕ КОСИНУСНЕ ПЕРЕТВОРЕННЯ, КВАНТУВАННЯ, МАКСИМІЗАЦІЯ СТУПЕНЯ СТИСНЕННЯ, RLE.

ЗМІСТ

ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ ТА СКОРОЧЕНЬ 7

ВСТУП 8

РОЗДІЛ 1. 11

АНАЛІЗ ІСНУЮЧИХ КОДЕРІВ СТИСКУ ІНФОРМАЦІЙНИХ ПОТОКІВ 11

1.1. Розгляд основних положень теорії стиснення 11

1.2. Аналіз існуючих методів стиснення зображень 20

1.2.1. Класи зображень 21

1.2.2. Класи кодеків|застосувань| 23

1.2.3. Вимоги програм до алгоритмів компресії 25

1.2.4. Критерії порівняння алгоритмів 27

1.2.5. Алгоритми стиснення без втрат 28

1.2.5.1. Алгоритм RLE 28

1.2.5.2. Метод LZW 30

1.2.5.3. Класичний метод Хаффмена 32

1.2.5.4. JBIG| 34

1.2.5.5. Lossless| JPEG| 35

1.2.6. Алгоритми стиснення з втратами 35

1.2.6.1. Алгоритм JPEG 35

1.2.6.2. Алгоритм JPEG 2000 40

1.2.7. Зведені характеристики існуючих методів стиснення зображень 44

1.3. Висновки по розділу 45

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ ТА ЛІТЕРАТУРИ 46

Додаток А. Програмна реалізація кодера стиску зображень з урахуванням ДСК (codec.xcmd ) 48

Перелік умовних позначень та скорочень

JPEG – Joint Photographic Experts Group – об’єднана група експертів з фотографії;

JBIG – Joint Bi-level Image Experts Group – об’єднана група експертів зі стиснення бінарних зображень;

LZW – Lempel-Ziv-Welch – алгоритм Лємпєля-Зіва-Уелча;

RLE – Run-length encoding – кодування довжин серій;

ДКП – дискретне косинусне перетворення;

ДП – двійкова послідовність;

ДСК – двоознакове структурне кодування.

ВСТУП

Економічна, політична і соціальна активність сучасного суспільства|товариства| в значній мірі|значною мірою| залежить від надійних інтегрованих інформаційно-комунікаційних систем, в яких циркулюють гігантські обсяги|обсяги| інформації. З метою якісного та ефективного функціонування інформаційних засобів|коштів| сполучення розробляється та впроваджується в інформаційні системи широкий спектр сучасних технічних засобів і|устро програмно-апаратних комплексів. Всі ці засоби|кошти| створюються з метою вирішення задачі надійної і швидкісної передачі інформаційних потоків даних від джерела повідомлення до абонентів (споживачів інформації). Найбільш ефективним методом з економічної та практичної точки зору для вирішення встановлених задач є використання сучасних методів стиску даних – кодування джерела інформації. Метою|ціллю| кодування джерела є|з'являється| створення|створіння| компактного, стислого представлення інформації, тому даний метод також прийнято ототожнювати з|із| поняттям стиснення даних або економного стиску даних джерела повідомлення.

Передача та зберігання інформації потребують доволі великих витрат, як економічних так і організаційно-технічних. Частина даних, які потрібно передавати по каналах зв’язку та зберігати, має не найкомпактніше подання, тобто мають статистичну, психовізуальну, структурну або іншу надмірність, що змушує витрачати удвічі, утричі, а іноді і в сотні разів більше місця для їх зберігання і набагато ширшу смугу частот для їх передачі, ніж потрібно насправді. Тому стиснення даних – це один із найбільш актуальних напрямків сучасної теорії інформації, і цілком справедливо можна говорити про методи компресії, як про один з найважливіших засобів|коштів| забезпечення оптимального і ефективного функціонування інформаційно-комунікаційних систем.

Таким чином одним з найважливіших завдань|задач| сучасної теорії інформації є|з'являється| розробка і реалізація нових методів стиснення, що забезпечують максимальний ступінь|міру| компресії з|із| одночасною мінімізацією рівня спотворень даних у відновленій інформаційній структурі.

Мета|ціль| та завдання роботи – підвищення ефективності методів компресії джерела повідомлень з умов створення|створіння| математичної і структурно-логічної моделі кодера стиску даних з урахуванням методів двоознакового структурного кодування (ДСК). При цьому до задач статті відноситься – визначення основних етапів процедури обробки інформації кодером при формуванні стислого потоку даних.

Об’єктом дослідження є процедура стиснення інформаційного потоку даних. Предметом дослідження є математична модель кодера стиснення зображень побудованого на основі методу двоознакового структурного кодування.

Наукова новизна дослідження полягає в наступному: розроблено|створіння| математичну і програмну модель кодера стиску даних джерела повідомлень з урахуванням методів двоознакового структурного кодування двійкових даних. Визначено основні етапи процедури обробки інформації кодером. Реалізовано визначені моделі та етапи кодування зображень |призводитв прикладному програмному середовищі|середі| Mathcad|.

Сформована процедура| стиснення даних, основана на двійковому структурному кодуванні з умови усунення структурної надмірності інформаційного потоку. Даний метод дозволяє підвищити ступінь|міру| стиснення порівняно з|порівняно із| існуючими методами завдяки введенню|вступу| після|потім| кроку квантування етапу формування код-номерів двійкових послідовностей базових сегментів зображення. Кодування методом ДСК не вносить додаткових спотворень до відновлюваного зображення, оскільки|тому що| декодер ДСК абсолютно однозначно відновлює початкові двійкові послідовності.

Результати досліджень, зміст яких було викладено в роботі, були презентовані та обговорювалися на науково-технічній конференції студентів та молодих учених «Наукоємні технології», Київ, 2-3 грудня 2009р., на Всеукраїнському конкурсі студентських наукових робіт 2009-2010 рр. з напрямку «Інформатика, обчислювальна техніка та автоматизація» (Вінницький національний технічний університет), на Всеукраїнському конкурсі студентських наукових робіт 2009-2010 рр. з напрямку «Телекомунікаційні системи та мережі» (Одеська національна академія зв’язку ім. О.С. Попова).

Було опубліковано ряд наукових статей, присвячених темі, що розглядалася в дипломній роботі:

1. Юдін О.К., Чеботаренко Ю.Б., Курінь К.О. Розробка математичної моделі кодера стиску інформаційного потоку даних з урахуванням двоознакового структурного кодування // Наука и образование, том 20. – 2010. – с. 84-89.

2. Юдін О.К., Чеботаренко Ю.Б., Курінь К.О. Структурно-логічна модель кодера стиску інформаційного потоку даних // Вісник Інженерної академії України. – К., 2010. – 4 вид. – c. 151-157.

3. Юдін О.К., Луцький М.Г., Курінь К.О. Стиснення зображень з використанням двоознакового структурного кодування двійкових послідовностей // Наукоємні технології. – К., 2010. – 3-є вид. – с. 87-92.