1 / Salmon_sjatie_dannyh_izobrajeniy_i_zvuka[torrents.ru]

Литература

Ahmed N., Natarajan Т., Rao R.K. (1974) "Discrete Cosine Transform,"

IEEE Transactions on Computers C-23:90-93.

Akansu АИ, Haddad R. (1992) Multiresolution Signal Decomposition^

San Diego, CA, Academic Press.

AUstair A. (2001): ftp://ftp.pd.uwa.edu.au/pub/Wavelets/.

Anderson K.L. и др. (1987) "Binary-Image-Manipulation Algorithm in the Image View Facility," IBM Journal of Research and Development

31(1):16-31, January.

Banister В., Fischer T.R. (1999) "Quadtree Classification and TCQ Image Coding," in Storer, James A., and Martin Cohn (eds.) (1999)

DCC'99: Data Compression Conference, Los Alamitos, СA, IEEE Com­ puter Society Press, pp. 149-157.

Bhnn J. F. (1993) "What's the Deal with the DCT," IEEE Computer Graphics and Applications, pp. 78-83, July.

Brandenburg, Heinz K., Stoll G. (1994) "ISO-MPEG-1 Audio: A Generic Standard for Coding of High-Quality Digital Audio," Journal of the Audio Engineering Society, 42(10):780-792, October.

ccitt (2001):

URL src . doc . ic . ac . \ik/computing/ccitt/ccitt - standards/1988/ .

Cleary J.G., Witten I.H. (1984) "Data Compression Using Adaptive Coding and Partial String Matching," IEEE Transactions on Commu­ nications COM-32(4):396-402, April.

Daubechies I. (1988) "Orthonormal Bases of Compactly Supported Wa­ velets," Communications on Pure and Applied Mathematics, 41:909996.

DeVore R. и др. (1992) "Image Compression Through Wavelet Trans­ form Coding," IEEE Transactions on Information Theory 38(2):719746, March.

Ekstrand N. (1996) "Lossless Compression of Gray Images via Context Tree Weighting," in Storer, James A. (ed.), DCC ^96: Data Compression

Литература 341^

Conference^ Los Alamitos, CA, IEEE Computer Society Press, pp. 132139, April

Feig E.N., Linzer E. (1990) "Discrete Cosine Transform Algorithms for Image Data Compression," in Proceedings Electronic Imaging '90 East, pp. 84-87, Boston, MA.

Gonzalez R.C., Woods R.E. (1992) Digital Image Processing, Reading, MA, Addison-Wesley.

Grafica (1996): URL http://\i\i\j. s g i . com/graf ica/huf fman/.

Gray F. (1953) "Pulse Code Communication," United States Patent 2,632,058, March 17.

Heath F.G. (1972) "Origins of the Binary Code," Scientific American, 227(2):76, August.

Huffman D. (1952) "A Method for the Construction of Minimum Re­ dundancy Codes," Proceedings of the IRE Щ9): 1098-1101.

Hunter R., Robinson A.H. (1980) "International Digital Facsimile Cod­ ing Standards," Proceedings of the IEEE 68(7):854-867, July.

ISO/IEC (1993) International Standard IS 11172-3 "Information Tech­ nology—Coding of Moving Pictures and Associated Audio for Digital Storage Media at up to about 1.5 Mbits/s—Part 3: Audio."

Joshi R.L., Crump V.J., Fischer T.R. (1993) "Image Subband Coding Using Arithmetic and Trellis Coded Quantization," IEEE Transactions on Circuits and Systems Video Technology, 5(6):515-523, December.

Knuth, D.E. (1985) "Dynamic Huffman Coding," Journal of Algorithms 6:163-180.

Leiewer D.A., Hirschberg D.S. (1987) "Data compression," Computing Surveys 19,3, 261-297. Reprinted in Japanese BIT Special issue in Com­ puter Science, 16-195. См.

h t t p : //\i\j\i. i c s . u c i . edu/ dan/pubs/DataCompression.html.

Lewalle J. (1995) "Tutorial on Continuous Wavelet Analysis of Experi­ mental Data." CM. f t p .mame. syr. edu/pub/j l e w a l l e / t u t o r . p s . Z.

342 Литература

Linde Y., Buzo A., Gray R.M. (1980) "An Algorithm for Vector Quan­ tization Design," IEEE Transactions on Communications^ COM-28:84- 95, January.

Loeffler C , Ligtenberg A., Moschytz G. (1989) "Practical Fast 1-D DOT Algorithms with 11 Multiplications," Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP ^89), pp. 988-991.

Manning (1998):

URL http://www.newmediarepublic.com/dvideo/compression/ файл advOS.html.

Marking M. P. (1990) "Decoding Group 3 Images," The С Users Journal, pp. 45-54, June.

McConnell K. R. (1992) FAX: Digital Facsimile Technology and Appli­ cations, Norwood, MA, Artech House.

Moffat A. (1990) "Implementing the PPM Data Compression Scheme,"

IEEE Transactions on Communications COM-38(ll):1917-1921, No­ vember.

Moffat A., Neal R., Witten I.H. (1998) "Arithmetic Coding Revisited,"

ACM Transactions on Information Systems, 16(3):256-294, July. MPEG (2000): URL http://www.mpeg.org/.

Mulcahy С (1996) "Plotting and Scheming with Wavelets," Mathemat­ ics Magazine, 69(5):323-343, December. См. также URL

http://www.spelman.edu/ colm/csam.ps.

Mulcahy C. (1997) "Image Compression Using the Haar Wavelet Trans­ form," Spelman College Science and Mathematics Journal, 1(1):22-31, April. CM. также URL http://www.spelman.edu/ colm/wav.ps.

Ohio-state (2001):

URL http://www . cis . ohio - state . edu/htbin/rfc/rfc804 . html .

Pan. D. Y. (1995) "A Tutorial on MPEG/Audio Compression," IEEE Multimedia, 2:60-74, Summer.

Pennebaker W.B., Mitchell J.L. (1992) JPEG Still Image Data Com­ pression Standar'd, New York, Van Nostrand Reinhold.

Phillips D. (1992) "LZW Data Compression," The Computer Application Journal, Circuit Cellar Inc., 27:36-48, June/July.

Pohlmann K. (1985) Principles of Digital Audio, Indianapolis, IN, Ho­ ward Sams & Co.

Литература 343^

Rao K.R., Yip P. (1990) Discrete Cosine Transform-Algorithms, Advan­ tages, Applications^ London, Academic Press.

Rao K. R., Hwang J.J. (1996) Techniques and Standards for Image, Video, and Audio Coding^ Upper Saddle River, NJ, Prentice Hall.

Rao, R. M., Bopardikar A.S. (1998) Wavelet Transforms: Introduction to Theory and Applications^ Reading, MA, Addison-Wesley.

Said A., Pearlman W.A. (1996) "A New Fast and Efficient Image Codec Based on Set Partitioning in Hierarchical Trees," IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology^ 6(6):243-250, June.

Salomon D. (1999) Computer Graphics and Geometric Modeling^ New York, NY, Springer-Verlag.

Salomon D. (2000) Data Compression: The Complete Reference^ New York, NY, Springer-Verlag.

Shenoi K. (1995) Digital Signal Processing in Telecommunications^ Up­ per Saddle River, NJ, Prentice Hall.

Shiien S. (1994) "Guide to MPEG-1 Audio Standard," IEEE Transac­ tions on Broadcasting 40(4):206-218, December.

Simoncelli E.P., Adelson E.H. (1990) "Subband Transforms," in Woods, John, editor, Subband Coding^ Boston, Kluwer Academic Press, 143-192.

Stollnitz E.J., DeRose T.D., Salesin D.H. (1996) Wavelets for Computer Graphics^ San Francisco, Morgan Kaufmann.

Storer J.A., Szymanski Т.О. (1982) "Data Compression via Textual Sub­ stitution," Journal of the Л CM 29:928-951.

Strang G., Truong Nguyen (1996) Wavelets and Filter Banks^ Wellesley, MA, Wellesley-Cambridge Press.

Vetterii M., Kovacevic J. (1995) Wavelets and Subband Coding^ Englewood Cliffs, NJ, Prentice Hall.

Vitter J. S. (1987) "Design and Analysis of Dynamic Huffman Codes," Journal of the ЛСМ34(4):825-845, October.

Wallace G.K. (1991) "The JPEG Still Image Compression Standard," Communications of the Л CM 34(4): 30-44, April.

Watson A. (1994) "Image Compression Using the Discrete Cosine Trans­ form," Mathematica Journal, 4(l):81-88.

.344 Литература

Weinberger М. J., Seroussi С , Sapiro G. (1996) "LOCO-I: A Low Com­ plexity, Context-Based, Lossless Image Compression Algorithm," in Pro­ ceedings of Data Compression Conference, Storer J., editor, Los Alamitos, GA, IEEE Computer Society Press, pp. 140-149.

Welch T.A. (1984) "A Technique for High-Performance Data Compres­ sion," IEEE Computer 17(6):8-19, June.

Witten I.H., Neal R.M., Cleary J.G. (1987) "Arithmetic Coding for Data Compression," Communications of the ACM, 30(6):520-540.

Ziv J., Lempel A. (1978) "Compression of Individual Sequences via Variable-Rate Coding," IEEE Transactions on Information Theory IT- 24(5):530-536.

Добавленная литература

Александров В.В., Горский Н.Д. Представление и обработка изо­ бражений. Л.: Наука, 1985.

Ватолин Д. Алгоритмы сжатия изобраэюений. М.: Диалог-МГУ, 1999.

Ватолин Д., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В. Методы союатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображ^ений и видео.

М.: Диалог-МИФИ, 2002.

Галлагер Р. Теория информации и надеж^ная связь. М.: Советское радио, 1974.

Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. М.: Ижевск, 2001.

Касами Т., Токура Н., Ивадари Е., Инагаки Я. Теория кодирования. М.: Мир, 1978.

Колесник В.Д., Мирончиков Е.Т. Декодирование циклических кодов.

М.: Связь, 1968.

Кривошеев М.И. Основы телевизионных измерений. М.: Радио и связь, 1989.

Литература 345^

Кричевский Р.Е. Сжатие и поиск информации. М.: Радио и связь, 1989.

Цифровое телевидение. Под ред. Кривошеева М.И. М.: Связь, 1980.

Чисар И., Кернер Я. Теория информации: теоремы кодирования для дискретных систем без памяти. М.: Мир, 1985.

Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: ИЛ, 1963.

Яглом A.M., Яглом И.М. Вероятность и информация. М.: Наука, 1973.

Яншин В.В. Анализ и обработка изобраэюений {принципы и алго­ ритмы). М.: Машиностроение, 1995.

Глоссарий

Адаптивное сясатие

Метод сжатия, которые способен изменять (модифицировать) свои операции и/или параметры в зависимости от данных, поступивших из входного потока. Примером является адаптивный метод Хаффмана из § 1.5, а также словарные методы, описанные в главе 2.

Алфавит

Множество всех различных символов входного потока данных. При сжатии текстов алфавитом обычно служит множество из 128 кодов ASCII. При компрессии изображений алфавитом является множе­ ство различных значений, которые могут принимать пикселы (2, 16, 256 значений или больше). (См. также Символ.)

Арифметическое кодирование

Статистический метод сжатия (§ 1.7), который присваивает один (обычно, длинный) код всему входному потоку данных вместо на­ значения кодов индивидуальным символам алфавита. Метод счи­ тывает символы из входного потока один за другим и добавляет к коду новые биты после обработки новых символов. Арифметиче­ ское кодирование является медленной процедурой, но оно сжима­ ет входной поток практически до его энтропии даже при сильной асимметрии вероятностей появления символов алфавита. (См. так­ же Модель сжатия. Статистические методы.)

Барк

Единица критической полосы. Названа в честь Г. Баркхозена (Н.Вагkhausen). Она используется в науке о звуковом восприятии. Шкала величин барк нелинейно соотносится с частотной шкалой. Она по­ добрана с учетом особенности восприятия разных звуковых частот человеческим ухом.

Биграмм

Пара последовательных символов.

Глоссарий 347J

Бит/Буква

Бит на букву (рЬс, bit-per-character). Мера эффективности сжатия текстовой информации. Служит также для измерения энтропии. (См. также Битовая скорость.)

Бит/Символ

Бит на символ. Общая характеристика для измерения степени сжа­ тия оцифрованных данных.

Битовая скорость

В общем случае термин «Битовая скорость» (по-английски «bitrate») обозначает и bpb (bit-pet-bit, бит на бит) и Ьрс (bit-per-character, бит на букву). Однако при сжатии звука в MPEG, этот термин исполь­ зуется для скорости, с которой сжатый поток считывается декоде­ ром. Эта скорость зависит от его источника или носителя (диск, канал связи, оперативная память компьютера и т.п.). Если битовая скорость аудиофайла MPEG определена, скажем, в 128 Кбит/с, то это означает, что кодер конвертирует каждую секунду исходного звукового потока в 128 Кбит сжатых данных, а декодер, соответ­ ственно, переводит каждые 128 Кбит сжатого файла в одну секунду звучания. Низкая битовая скорость означает малый размер сжато­ го файла. Вместе с тем, чем меньше битовая скорость, тем больше кодер должен сжать звуковую информацию, что приводит к значи­ тельной потере качества звука. Опытным путем установлено, что для качества звука, сравнимого с качеством записи на CD, бито­ вая скорость должна находиться в интервале от 112 Кбит/с до 160 Кбит/с. (См. также Бит/Буква.)

Битовый слой

Каждый пиксел цифрового изображения представлен несколькими битами. Множество, состоящее из значений битов с номером к всех пикселов изображения образует к-ый битовый слой изображения. Для примера, двухуровневое изображение состоит из одного бито­ вого слоя (См. также Двухуровневое изображение.)

Векторное квантование

Это обобщение метода скалярного квантования. Оно применяет­ ся при компрессии изображений и звука. На практике векторное квантование осуществляется при сжатии оцифрованных аналоговых данных, таких как звуковые сэмплы, сканированные изображения (рисунки или фотографии). (См. также Скалярное квантование.)

348 Глоссарий

Двухуровневое изобралсение

Изображение, в котором пикселы имеют всего два значения. Эти цвета, обычно, называются «черным» и «белым», «изображение» и «фон», 1 или 0. (См. также Битовый слой).

Декодер

Программа или алгоритм декодирования (разжатия) данных.

Децибел

Логарифмическая величина, которая используется для измерения параметров, имеющих очень широкий диапазон значений. Приме­ ром может служить интенсивность звука (амплитуда). Амплитуда звука может отличаться на 11-12 порядков. Вместо линейной ме­ ры, где могут понадобиться числа от 1 и до 10^ \ логарифмическая шкала использует интервал от О до 11.

Дискретное косинус-преобразование (DCT)

Вариант дискретного преобразования Фурье (DFT), которое гене­ рирует вещественные числа. DCT (§§ 3.5.3, 3.7.2) преобразует мно­ жество из п чисел, которое рассматривается как вектор п-мерного пространства, в повернутый вектор, причем первая координата ста­ новится доминирующей. Преобразование DCT и обратное к нему, ГОСТ, используется в стандарте JPEG (см. § 3.7) д^ля сжатия изо­ бражений с приемлемой потерей информации, которая происходит при отбрасывании высокочастотных компонентов образа и кванто­ вания низкочастотных составляющих.

Дискретно-тоновое изображ:ение

Дискретно-тоновое изображение может быть двухуровневым, с гра­ дацией серого цвета или цветным. Такие изображения (за некоторы­ ми исключениями) являются искусственно созданными, которые по­ лучаются при сканировании различных документов, или при захва­ те изображения дисплея компьютера. Как правило, величины пик­ селов таких изображений не меняются непрерывно или плавно при переходе от пиксела к его соседям. Обычно, пикселы имеют ограни­ ченное множество различных значений. Значения соседних пикселов могут сильно различаться по интенсивности или цвету. (См. Непре­ рывно тоновые изображения.)

Дискретное вейвлетное преобразование

Дискретный вариант непрерывного вейвлетного преобразования. Вейвлет представлен с помощью нескольких коэффициентов фильтра.

Глоссарий 349J

а преобразование выполняется с помощью умножения на соответ­ ствующую матрицу вместо вычисления интеграла.

Изобралсение с градацией серого цвета

Непрерывно тоновое изображение с оттенками одного цвета. (См. также Непрерывно тоновые изображения.)

Кодек

Термин для совместного обозначения кодера и декодера.

Кодер

Программа или алгоритм кодирования (сжатия) данных.

Кодирование длин повторов, RLE

Общее название методов сжатия данных, при котором серии оди­ наковых символов заменяются одним кодом, или меткой, в которой записана длина этой серии. Обычно, метод RLE является одним из шагов многоэтапного алгоритма сжатия, в котором дополнительно совершается статистическое или словарное сжатие.

Кодирование Хаффмана

Популярный метод сжатия данных (см. § 1.4). Присваивает «наилуч­ шие» коды переменной длины множеству символов в зависимости от их вероятностей. Лежит в основе многих известных программ сжа­ тия файлов на персональных компьютерах. Некоторые из них не­ посредственно применяют метод Хаффмана, а другие используют его как один из шагов многоступенчатого алгоритма компрессии. Метод Хаффмана чем-то похож на метод Шеннона-Фано. В общем случае он производит лучшие коды, и подобно методу ШеннонаФано эти коды являются наилучшими, когда вероятности симво­ лов в точности равны отрицательным степеням числа 2. Основное различие между этими двумя методами состоит в том, что метод Шеннона-Фано строит коды сверху вниз (от самого левого к самому правому биту), а метод Хаффмана выстраивает свои коды с помо­ щью дерева, направляясь вверх (то есть, код выписывается справа налево).

Коды

Кодом называется символ, который подставляется на место друго­ го символа. В компьютерных и телекоммуникационных приложени­ ях коды всегда являются двоичными числами. Стандартом де-факто