Вопросы по курсу
'Алгоритмические
основы обработки изображений'
- Функция изображения.
Примеры цветокодировок. Палитры.
Задача преобразования цветовых палитр.
- Мера информации в
изображении. Энтропия. Изображение как одномерный сигнал. Основная теорема
теории информации. Предельная пропускная способность идеального канала
связи.
- Энтропийные методы
сжатия информации. Кодирование по Хаффману. Арифметическое кодирование,
целочисленные реализации.
- Алгоритмы
LZ77 и LZW, время обратного включения,
LZ теорема. Примеры
реализации.
- Алгоритм блочной
сортировки. Примеры применения.
- Изображение как
двумерный сигнал. Модель поля Гаусса-Маркова. Адаптивные методы сжатия
изображений. Сжатие двуцветных изображений.
- Кодирование с
помощью преобразований. Понятие функции стоимости информации. Оптимальное
преобразование Кархунена-Лоэва. Дискретное косинусное преобразование.
- Алгоритм
JPEG. Режимы работы алгоритма.
Способы представления AC коэффициентов.
Решение проблемы блочности.
- Многомасштабный
анализ. Определение и свойства Wavelet-ов. Быстрое дискретное
Wavelet преобразование.
Использование wavelet-преобразования для сжатия
изображений.
- Фракталы.
Фрактальная размерность. Итерационные функциональные системы. Теорема о
существовании инвариантного множества IFS. Примеры IFS.
- Теорема о коллаже.
Применение IFS для сжатия
изображений.
- Векторное
квантование. Обобщенный алгоритм Ллойда. Алгоритм PNN. Многоступенчатое
квантование. Оценка сложности.