Вісники НТУ "ХПІ"

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/2494


З 1961 р. у ХПІ видається збірник наукових праць "Вісник Харківського політехнічного інституту".
Згідно до наказу ректора № 158-1 від 07.05.2001 року "Про упорядкування видання вісника НТУ "ХПІ", збірник був перейменований у Вісник Національного Технічного Університету "ХПІ".
Вісник Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут" включено до переліку спеціалізованих видань ВАК України і виходить по серіях, що відображають наукові напрямки діяльності вчених університету та потенційних здобувачів вчених ступенів та звань.
Зараз налічується 30 діючих тематичних редколегій. Вісник друкує статті як співробітників НТУ "ХПІ", так і статті авторів інших наукових закладів України та зарубіжжя, які представлені у даному розділі.

Переглянути

Фільтри

2005 - 200962010 - 20124

Налаштування

Автор: search.filters.author.Ломоносов, Ю. В.

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 10 з 10
  • Ескіз
    Документ
    Модификация алгоритмов JPEG-компрессии изображений
    (НТУ "ХПИ", 2008) Иванов, В. Г.; Любарский, М. Г.; Ломоносов, Ю. В.; Деркач, С. В.
    В данной работе приводятся результаты компьютерного моделирования сжатия изображений с использованием стандартного и модифицированного формата JPEG-компрессии. Рассматриваются вопросы повышения надежности при передаче изображений в JPEG-формате. Приведены сравнительные количественные характеристики обработки данных известным и предлагаемым методами.
  • Ескіз
    Документ
    Анализ и классификация методов сжатия изображений
    (НТУ "ХПИ", 2008) Иванов, Виталий Геннадьевич; Ломоносов, Ю. В.; Любарский, М. Г.
    Построена классификация перспективных методов сжатия данных по критериям эффективности и качества сжатия. Отмечается, что одним из наиболее перспективных методов кодирования изображений является агрегативный подход, объединяющий различные методы сокращении избыточности и методы распознавания образов.
  • Ескіз
    Документ
    Статистический анализ эффективности основных преобразований в системах сжатия
    (НТУ "ХПИ", 2009) Иванов, Виталий Геннадьевич; Ломоносов, Ю. В.; Любарский, М. Г.
    Проведен статистический анализ эффективности основных унитарных преобразований, которые используются в алгоритмах сжатия изображений. Отмечается, что одним из наиболее эффективных преобразований является преобразование Карунена-Лоэва, которое обладает свойством полной декорреляции коэффициентов. Однако в действующих форматах сжатия изображений используется наиболее близкое по характеристикам преобразование с дальнейшим квантованием коэффициентов.
  • Ескіз
    Документ
    Синтез сигналов рядами Хаара при двоичном задании аргументов
    (НТУ "ХПИ", 2010) Иванов, В. Г.; Ломоносов, Ю. В.; Любарский, М. Г.; Гвозденко, М. В.
    Показано, что на основе объединения свойств быстрых алгоритмов преобразований Хаара и особенностей суммирования рядов Хаара при двоичном задании аргументов восстанавливаемой функции удается получить максимально эффективный в вычислительном отношении алгоритм обработки.
  • Ескіз
    Документ
    Сжатие изображений на основе выделения контуров и вейвлет кодирования фона
    (НТУ "ХПИ", 2005) Иванов, В. Г.; Любарский, М. Г.; Ломоносов, Ю. В.
    У роботі пропонується новий метод стиску, що полягає в багатомасштабному поділі зображення на контур і тло. Виділення контуру здійснюється в кожнім масштабі на основі симетричного низькочастотного фільтра та подальшого вейвлет-кодування тла у якості остаточного члена перетворення. Показано, що даний метод, у порівнянні з вейвлет-перетворенням є більш швидким і дозволяє одержати більш високий коефіцієнт стиску зображення.
  • Ескіз
    Документ
    JPEG и вейвлет-копрессия объекта и фона изображения с различной степенью качества
    (НТУ "ХПИ", 2007) Иванов, Виталий Геннадьевич; Любарский, М. Г.; Ломоносов, Ю. В.
    У даній роботі приводяться практичні результати комп'ютерного моделювання стиску деяких класів зображень. Зображення перед кодуванням попередньо розбивається на дві частини – об'єкт і тло. Поділ зображення здійснюється в площині вейвлет-коефіцієнтів. Кодування кожної складової зображення робиться окремо з різним ступенем точності на основі JPEG-технологій з використанням узагальненого перетворення Фур'є (дискретне косинусне перетворення – DCT), а також із застосуванням багатомасштабної обробки вейвлет-коефіцієнтів.
  • Ескіз
    Документ
    Обобщение JPEG-формата для кодирования мультимедийных данных
    (НТУ "ХПИ", 2006) Иванов, В. Г.; Ломоносов, Ю. В.
    Запропоновано та досліджено методику узагальнення JPEG-формату для кодування мультимедійних даних на основі розширеного сімейства ортогональних перетворень, що дозволяє домогтися універсальності і зберегти прийнятну якість стиску. Приводяться порівняльні результати комп'ютерного моделювання мовних і звукових сигналів з використанням JPEG-формату і МР3.
  • Ескіз
    Документ
    Сжатие данных в системе Хаара с учетом объема первичной дискретизации
    (НТУ "ХПИ", 2011) Иванов, В. Г.; Ломоносов, Ю. В.; Любарский, М. Г.; Кошева, Н. А.; Гвозденко, М. В.; Мазниченко, Н. И.
    Формализован процесс вычисления коэффициентов Хаара непрерывных функций с учетом объема первичной дискретизации сигналов и получены сравнительные оценки эффективности этих преобразований в задачах сжатия сообщений. Ил.: 2. Библиогр.: 15 назв.
  • Ескіз
    Документ
    Повышение вычислительной эффективности двухэтапного алгоритма сжатия символьных данных
    (НТУ "ХПИ", 2011) Ломоносов, Ю. В.; Иванов, Виталий Геннадьевич; Любарский, М. Г.; Кошева, Н. А.; Гвозденко, М. В.; Мазниченко, Н. И.
    Показано, что использование коротких первичных словарей в двухэтапном алгоритме сжатия символьных данных дает возможность уменьшить время кодирования на 20–25%. Представлены способы и критерии формирования первичных словарей символов, а также показатель их итерационного использования.
  • Ескіз
    Документ
    Классификация символов в алгоритмах сжатия изображения текста и системы оптического распознавания
    (НТУ "ХПИ", 2012) Иванов, В. Г.; Ломоносов, Ю. В.; Любарский, М. Г.
    Показано, что получение минимально возможного количества классов при двухэтапной классификации изображений символов текста дает возможность уменьшить ошибку распознавания текста системами оптического распознавания практически на 50% по сравнению с форматом ВМР и около 35% – 40% по сравнению с классификацией в формате DjVu.