Kompresja obrazów z wykorzystaniem kompresji fraktalnej i systemu funkcji iterowanych

• Autorzy: Stasiełowicz M.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Pod pojęciem kompresji obrazów kryją się najróżniejsze algorytmy kompresji danych. Najczęściej są to algorytmy kompresji stratnej, które charakteryzują się znacznym stopniem kompresji, lecz ich wadą jest utrata informacji podczas procesu kompresji. W niniejszym artykule zostanie opisany algorytm kompresji fraktalnej, który zalicza się do algorytmów kompresji stratnej i najczęściej wykorzystywany jest przy kompresji obrazów. Zostanie również przedstawiony opisu działania algorytmu z wykorzystaniem systemu funkcji iterowanych oraz jego wady i zalety. Celem artykułu jest porównanie możliwości kompresji metodą fraktalną z najpopularniejszą obecnie metodą kompresji stratnej obrazów JPEG. Uzyskane dane posłużą do dalszej analizy możliwości algorytmu kompresji fraktalnej oraz metod jego optymalizacji.

EN

The term image compression hides various data compression algorithms. Usually these are lossy compression algorithms, which characterize high degree of compression, but their disadvantage is the loss of information during compression process. The article describes fractal compression algorithm, which is one of the lossy compression algorithms and is used mostly in image compression. It will be also described algorithm details using iterated function system and its advantages and disadvantages. The aim of the article is to compare the capabilities of fractal compression method with JPEG which is currently the most popular method of lossy image compression. The obtained data will be used to further analyze possibilities of fractal compression and methods of its optimalization.

Słowa kluczowe

PL

kompresja fraktalna; kompresja obrazów; kompresja stratna; fraktal

EN

fractal compression; image compression; lossy compression; fractal

• Wydawca: Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Koszalińskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
• Rocznik: 2016
• Tom: Nr 10
• Strony: 177--186
• Opis fizyczny: Bibliogr. 3 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Stasiełowicz M.

• Wydział Elektroniki i Informatyki, Politechnika Koszalińska

Bibliografia

• 1. Yuval Fisher: Fractal Image Compression Theory and Application. Springer-Verlag 1995
• 2. Stephen Welstead: Fractal and Wavelet Image Compression Techniques. SPIE Washington 1999
• 3. William B. Pennebaker, Joan L. Mitchell: JPEG Still Image Data Compression Standard. Kluwer Academic Publishers 2004