Image Compression

Weitere Magazine

Empfehlungen

Info

Redundanz • Daten Information • Kompressionsrate= n1 /n2 –n1 , n2 Anzahl der Info-Träger • Relative Redundanz – R D =1-(1/C R ) • n1 =n2 RD =0, n2
Coding-Redundanz r p( r ) Code 1 l ( r ) Code 2 l ( r ) 1 0,19 000 3 11 2 2 0,25 001 3 01 2 3 0,21 010 3 10 2 4 0,16 011 3 001 3 5 0,08 100 3 0001 4 6 0,06 101 3 00001 5 7 0,03 110 3 000001 6 8 0,02 111 3 000000 6 L = ∑l( r) ⋅ p( r) r L=2,7bit Digitale Signal & Bildverarbeitung Werner Backfrieder
Seite 1 und 2: Image Compression Vorlesung FH-Hage
Seite 3: Inhalte • Redundanz • Loss-less
Seite 7 und 8: Psychovisuelle Redundanz (a) 256, (
Seite 9 und 10: Informationstheorie • I(E)=log(1/
Seite 11 und 12: Huffman: Codierung • Oberstes Lev
Seite 13 und 14: Run-length Coding • Verfahren fü
Seite 15 und 16: Bitplane Decomposition & Coding •
Seite 17 und 18: Transformation: Motivation Digitale
Seite 19 und 20: Beispiel: DCT 3 Koeffizienten Digit
Seite 21 und 22: Quantisierung Auswahl der Koeffizie
Seite 23 und 24: Transform Coding: Quantisierung Thr
Seite 25 und 26: Quantisierung JPEG Maske (links) 4x
Seite 27 und 28: Farbtransformation • RGB -> YUV -
Seite 29 und 30: Downsampling Schema Digitale Signal
Seite 31 und 32: Quantisierung • Gewichtung eines
Seite 33 und 34: Codierung Umordnen der 8x8 Maske zu

Image Compression

Erfolgreiche ePaper selbst erstellen

Template löschen?

Als Template speichern?