Досліджено актуальну науково-практичну проблему підвищення ефективності стиску даних у мультимедійних архітектурах і мережевних інформаційних системах. Розроблено теоретичні засади, моделі й інформаційні технології скорочення статистичної, структурної, психофізичної та змістовної надмірності повідомлень на базі об'єднання та комбінування незалежних методів стиску даних і методів розпізнавання образів, що дозволяє застосовувати їх з єдиних системних позицій і розв'язати задачі економічного опису повідомлень. Створено й апробовано узгальнену модель технологічного середовища стиску мультимедійних даних, до якої включено декомпозиційні складові на базі моделей розкладання сигналів в узагальнені ряди Фур'є, вейвлет-аналізу та контурно-текстурної моделі шляхом групування даних, що дозволяє оптимізувати та виявити резерви діючих JPEG-форматів стиску зображень і розробити нові підходи на базі методів автоматичної класифікації та виділення об'єктів з метою кодування їх з різною візуальною якістю.

  Скачати повний текст