Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorГрицишин, В. О.uk
dc.contributor.authorМайданюк, В. П.uk
dc.date.accessioned2024-03-08T10:30:47Z
dc.date.available2024-03-08T10:30:47Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationГрицишин В. О. Ущільнення зображень з використанням перетворення Уолша-Адамара [Електронний ресурс] / В. О. Грицишин, В. П. Майданюк// Матеріали LII Науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2023/paper/view/17603.uk
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/39333
dc.description.abstractРозглянуто особливості ущільнення зображень на основі перетворення Уолша-Адамара. Показано, що збільшення коефіцієнта ущільнення може бути досягнуте через векторне квантування трансформант перетворення Уолша-Адамара. Ідеальними для вирішення завдань векторного квантування є нейронні мережі, що самоорганізуються, запропоновані фінським вченим Т. Кохоненом (Self-Organizing Feature Map – SOFM).uk
dc.description.abstractFeatures of image compression based on the Walsh-Hadamard transform are considered. It is shown that an increase in the compression ratio can be achieved through vector quantization of transformants of the WalshHadamard transformation. Self-organizing neural networks proposed by the Finnish scientist T. Kohonen (SelfOrganizing Feature Map - SOFM) are ideal for solving vector quantization tasks.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LII Науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2023/paper/view/17603
dc.subjectущільненняuk
dc.subjectзображенняuk
dc.subjectперетворення Уолша-Адамараuk
dc.subjectSOFMen
dc.subjectcompressionen
dc.subjectimageen
dc.subjectWalsh-Hadamard transformen
dc.titleУщільнення зображень з використанням перетворення Уолша-Адамараuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc621.3.06
dc.relation.referencesКомпресія даних, зображень та звуку / Д. С. Саломон. - К.: Видавництво "Наш формат", 2014. - 352 с.uk
dc.relation.referencesФормати та алгоритми стиснення зображень у дії: Навчальний посібник / Дж. Міано. - К.: Видавництво "Нова Книга", 2006. - 256 с.uk
dc.relation.referencesМетоди стиснення даних. Принципи роботи архіваторів, стиснення зображень та відео / Д. Ватолін, А. Ратушняк, М. Смірнов, В. Юкін. - К.: Видавництво "Київський університет", 2005. - 448 с.uk
dc.relation.referencesПтачек М. Цифровое телевидение. Теория и техника: пер. с чешск. - М.: Радио и связь, 1990. - 528 с.uk
dc.relation.referencesМайданюк, В. П. Обробка сигналів: навчальний посібник / В. П. Майданюк, А. М. Пєтух. – Вінниця : ВНТУ, 2012. – 144 с.uk
dc.relation.referencesКруглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. – М.: Горячая лия – Телеком, 2001. – 382 с.: ил.uk


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію