Контрольная работа по Цифровой обработке речи и изображений БГУИР

Скачать Контрольную работу по Цифровой обработке речи и изображений БГУИР

ВВЕДЕНИЕ
В наши дни информация является главным инструментом в развитии фундаментальных наук, технологий, методов работы и обучения. Посредством передачи информации люди обмениваются опытом, знаниями и полезными сведениями, что, несомненно, ведет к прогрессу во всех областях человеческой деятельности.
Объёмы передаваемой электронной информации возрастают с огромной скоростью. Это связанно, прежде всего, с развитием Интернета и беспроводных технологий связи. Однако, несмотря на высокую пропускную способность современных каналов связи, передача больших объёмов информации всегда сопряжена со значительными временными затратами. Именно поэтому возникла такая область информационных технологий, как сжатие данных.
Сжатие данных (графических изображений, видеоизображений и звука) – процедура их перекодирования, производимая с целью уменьшения их объёма. Применяется для более рационального использования устройств хранения и передачи данных.
Сжатие основано на устранении избыточности информации, содержащейся в исходных данных.
Примером избыточности является повторение в тексте фрагментов (например, слов естественного или машинного языка). Подобная избыточность обычно устраняется заменой повторяющейся последовательности более коротким значением (кодом). Другой вид избыточности связан с тем, что некоторые значения в сжимаемых данных встречаются чаще других, при этом возможно заменять часто встречающиеся данные более короткими кодами, а редкие — более длинными (вероятностное сжатие). Сжатие данных, не обладающих свойством избыточности (например, случайный сигнал или шум), невозможно без потерь. Также, обычно невозможно сжатие зашифрованной информации.
Алгоритмы сжатия делятся на:

1. Сжатие без потерь: возможноcть восстановление исходных данных без искажений используется при обработке компьютерных программ и данных, реже — для сокращения объёма звуковой, фото- и видеоинформации

Наиболее известные: Преобразование Барроуза-Уилера; преобразование Шиндлера; алгоритм DEFLATE; Дельта-кодирование; Энтропийное кодирование; Инкрементное кодирование; Алгоритмы Лемпеля-Зива; LZ77; LZ77-PM; LZFG; LZFG-PM; LZP; LZBW; LZSS; LZB; LZH; LZRW1; LZ78; LZW; LZW-PM; LZMW; LZMA; LZO; PPM; RLE; SEQUITUR; Вейвлет; Алгоритм Шеннона-Фано; Алгоритм Хаффмана; Адаптивное кодирование Хаффмана; Усечённое двоичное кодирование; Арифметическое кодирование; Адаптивное арифметическое кодирование; Кодирование расстояний; Энтропийное кодирование; Унарное кодирование; Кодирование Фибоначчи; Кодирование Голомба; Кодирование Райса; Кодирование Элиаса.

1. Сжатие с потерями: восстановление возможно с искажениями, несущественными с точки зрения дальнейшего использования восстановленных данных применяется для сокращения объёма звуковой, фото- и видеоинформации, оно значительно эффективнее сжатия без потерь.

Наиболее известные: JPEG; Линейное предсказывающее кодирование;
А-закон; Мю-закон; Фрактальное сжатие; Трансформирующее кодирование; Векторная квантизация; Вейвлетное сжатие.