dc.contributor.author | Грицишин, В. О. | uk |
dc.contributor.author | Майданюк, В. П. | uk |
dc.date.accessioned | 2024-03-08T10:30:47Z | |
dc.date.available | 2024-03-08T10:30:47Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.citation | Грицишин 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.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/39333 | |
dc.description.abstract | Розглянуто 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.abstract | Features 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.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Матеріали LII Науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. | uk |
dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2023/paper/view/17603 | |
dc.subject | ущільнення | uk |
dc.subject | зображення | uk |
dc.subject | перетворення Уолша-Адамара | uk |
dc.subject | SOFM | en |
dc.subject | compression | en |
dc.subject | image | en |
dc.subject | Walsh-Hadamard transform | en |
dc.title | Ущільнення зображень з використанням перетворення Уолша-Адамара | uk |
dc.type | Thesis | |
dc.identifier.udc | 621.3.06 | |
dc.relation.references | Компресія даних, зображень та звуку / Д. С. Саломон. - К.: Видавництво "Наш формат", 2014.
- 352 с. | uk |
dc.relation.references | Формати та алгоритми стиснення зображень у дії: Навчальний посібник / Дж. Міано. - К.:
Видавництво "Нова Книга", 2006. - 256 с. | uk |
dc.relation.references | Методи 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.references | Птачек М. Цифровое телевидение. Теория и техника: пер. с чешск. - М.: Радио и связь, 1990. -
528 с. | uk |
dc.relation.references | Майданюк, В. П. Обробка сигналів: навчальний посібник / В. П. Майданюк, А. М. Пєтух. –
Вінниця : ВНТУ, 2012. – 144 с. | uk |
dc.relation.references | Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. – М.: Горячая
лия – Телеком, 2001. – 382 с.: ил. | uk |