НЕЙРОПОДІБНІ МЕТОДИ УЩІЛЬНЕННЯ ЗОБРАЖЕНЬ
Анотація
В науковій літературі розглядаються різні підходи до застосування нейронних мереж для ущільнення зображень, проте особливої уваги заслуговують підходи, які опираються на принципи векторного квантування, оскільки вони забезпечують високу швидкість ущільнення при збереженні хорошої якості відновленого зображення. Ідеальними для вирішення цих завдань є нейронні мережі, що самоорганізовуються, запропоновані фінським вченим Т. Кохоненом, а саме, мережа, що самоорганізовується, у вигляді двовимірної карти Кохонена. Розгляду цих питань присвячена дана робота.##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 207
Переглядів анотації: 239
Як цитувати
[1]
В. П. Майданюк, К. В. Кожем’яко, і І. Р. Арсенюк, «НЕЙРОПОДІБНІ МЕТОДИ УЩІЛЬНЕННЯ ЗОБРАЖЕНЬ», Опт-ел. інф-енерг. техн., вип. 17, вип. 1, с. 37–41, Лис 2013.
Номер
Розділ
Методи та системи оптико-електронної і цифрової обробки зображень та сигналів
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).