Details

Title: Алгоритмы сжатия информации на основе фрактальной геометрии: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 Информационные системы и технологии ; образовательная программа 09.03.02_02 Информационные системы и технологии
Creators: Головина Ксения Олеговна
Scientific adviser: Шашихин Владимир Николаевич
Other creators: Ефремов Артем Александрович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: фракталы; сжатие информации; фрактальная геометрия; системы итерированных функций; fractals; image compression; fractal geometry; iterated function systems
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 09.03.02
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-4847
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В работе проводится обзор существующих методов сжатия цифровых изображений в градациях серого на основе фрактальной геометрии с их последующим сравнительным анализом. Объектом исследования являются алгоритмы фрактального сжатия информации. Данные алгоритмы в ходе работы были протестированы на изображении. Для оценки алгоритмов в данной бакалаврской работе были использованы два метода принятия решений: метод функции полезности и метод вербального анализа. На основе результатов тестирования был выбран наилучший метод фрактального сжатия, который в дальнейшем был оптимизирован с целью улучшения показателей сжатия.

This thesis introduces several methods of fractal image compressing. Using their vector characteristics, methods are being tested and compared to each other by their efficiency. Through analyzing the data received from comparison, using decision making techniques this article presents an inference about which method should be used to get the best results while trying to solve a problem of compressing visual data using fractal image compression. This method is later being enhanced by adding some modifications to its code. A conclusion showing advantages of modified algorithm is provided.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print
Internet Authorized users SPbPU Read Print
Internet Authorized users (not from SPbPU)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 1
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics