Цілочислові модифіковані синусні перетворення. Метод побудови і роздільні направлені адаптивні перетворення для intra-прогнозування в кодуванні зображень/відео
Запропоновано матричний метод побудови цілочислового модифікованого синусного перетворення типу VII порядку 8, на основі якого побудовано два цілочислові перетворення і розроблено алгоритми швидкого виконання 8-точкових цілочислових модифікованих синусних перетворень типу VII, які потребують тільки...
Збережено в:
Дата: | 2020 |
---|---|
Автор: | |
Формат: | Стаття |
Мова: | Ukrainian |
Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2020
|
Назва видання: | Кибернетика и системный анализ |
Теми: | |
Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/190373 |
Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
Цитувати: | Цілочислові модифіковані синусні перетворення. Метод побудови і роздільні направлені адаптивні перетворення для intra-прогнозування в кодуванні зображень/відео / Л.О. Гнатів // Кибернетика и системный анализ. — 2020. — Т. 56, № 2. — С. 189–202. — Бібліогр.: 33 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of UkraineРезюме: | Запропоновано матричний метод побудови цілочислового модифікованого синусного перетворення типу VII порядку 8, на основі якого побудовано два цілочислові перетворення і розроблено алгоритми швидкого виконання 8-точкових цілочислових модифікованих синусних перетворень типу VII, які потребують тільки цілочислових операцій. Алгоритми мають низьку обчислювальну складність, яка в 4,5 і 10,9 рази менша порівняно з відомим алгоритмом. Перетворення мають більш високі характеристики ефективності кодування за якістю і ступенем стиснення порівняно з відомими синусними перетвореннями. Розроблено алгоритми швидкого виконання 2D 8-точкових роздільних направлених цілочислових косинусного і модифікованих синусних адаптивних перетворень для intra-прогнозування низької обчислювальної складності, яка в 4,62 і 8,24 рази менша порівняно з відомими алгоритмами. |
---|