| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Будько, А. А. | - |
| dc.contributor.author | Дворникова, Т. Н. | - |
| dc.contributor.author | Мисулин, Е. А. | - |
| dc.contributor.author | Снапко, Р. Ю. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2023-01-05T11:59:31Z | - |
| dc.date.available | 2023-01-05T11:59:31Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | - |
| dc.identifier.citation | Сжатие изображений с использованием функций уолша = Image compression using walsh functions / А. А. Будько [и др.] // Доклады БГУИР. – 2022. – Т. 20, № 7. – С. 88 – 94. – DOI : http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2022-20-7-88-94. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/49675 | - |
| dc.description.abstract | В настоящее время для передачи и хранения изображений необходимо их сжатие. В статье предлагается алгоритм гибридного сжатия, применяемый как для цветных, так и для черно-белых изображений. Он включает в себя дискретное вейвлет-преобразование и преобразование Уолша, которое используется для квантования. Коэффициенты преобразования Уолша квантуются и подвергаются арифметическому кодированию. На выходе объединенные данные находятся в сжатой форме и могут храниться на любом устройстве либо быть переданы через любую доступную сеть за самое короткое время. Сжатое изображение декодируется, и происходит декомпрессия исходного изображения с помощью операции обратного преобразования. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | доклады БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | преобразование Уолша | ru_RU |
| dc.subject | сжатие изображений | ru_RU |
| dc.subject | вейвлет-преобразование | ru_RU |
| dc.title | Сжатие изображений с использованием функций Уолша | ru_RU |
| dc.title.alternative | Image compression using Walsh functions | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | Currently, image transfer and storage require compression. In this article, the hybrid compression algorithm is used for color/black and white images. It includes the discrete wavelet transformation and the Walsh transformation that is used for quantization. The Walsh transform coefficients are quantized and arithmetically encoded. At the output, the combined data is compressed and can be stored on any device or transmitted over any available network in the shortest time. The compressed image is decoded and the original image is decompressed using the inverse conversion operation. | ru_RU |
| Appears in Collections: | № 20(7)
|
