Многие современные системы обработки информации и управления для различных областей базируются на программно-аппаратных средствах обработки и анализа изображений. При этом часто необходимо обеспечить хранение и передачу больших наборов данных, в том числе коллекций изображений. Для уменьшения объема требуемой памяти и увеличения скорости передачи информации применяются технологии сжатия данных. К настоящему времени разработаны и применяются подходы, основанные на использовании дискретных вейвлет-преобразований. Достоинством данных преобразований является возможность локализовать точки изменения яркости на изображениях. Соответствующие таким точкам детализирующие коэффициенты вносят значимый вклад в энергию изображения. Этот вклад можно оценить количественно в виде весов, анализ которых позволяет определить способ квантования коэффициентов вейвлет-преобразования в предложенном методе сжатия с потерями. Описанный в статье подход соответствует общей схеме сжатия изображений и предусматривает этапы преобразования, квантования и кодирования. Он обеспечивает хорошие показатели сжатия и может быть использован в системах обработки информации и управления.

Ключевые слова: обработка изображений, сжатие изображений, избыточность в изображениях, общая схема сжатия изображений, вейвлет-преобразование, сжатие на основе вейвлет-преобразования, весовая модель, значимость детализирующих коэффициентов, квантование

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В настоящее время наблюдается рост количества научных работ по моделям, методам и программно-аппаратным средствам обработки и анализа изображений. Это связано с широким внедрением технологий компьютерного зрения в системы обработки информации и управления. При этом актуальны подходы, обеспечивающие быструю обработку изображений в реальном времени с использованием ограниченных вычислительных ресурсов. Такие подходы, как правило, базируются на низкоуровневых алгоритмах фильтрации изображений. Одной из задач, подлежащих решению в системах на основе компьютерного зрения, является локализация круглых объектов. Данные объекты обладают свойством радиальной симметрии. Поэтому для решения указанной задачи эффективен подход на основе быстрого преобразования радиальной симметрии, который рассматривается в данной работе. В статье описаны основные шаги базового преобразования, приведена процедура определения центров радиально-симметричных областей для локализации круглых объектов на изображениях, рассмотрены примеры ее применения.

Ключевые слова: компьютерное зрение, обработка изображений, анализ изображений, локализация объектов, методы локализации круглых объектов, быстрое преобразование радиальной симметрии, определение центров радиально-симметричных областей

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации