Построение быстрых вычислительных алгоритмов для сжатия изображений : Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к.ф.-м.н
2865
Краткое содержание:
Экранизация книги

Построение быстрых вычислительных алгоритмов для сжатия изображений : Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к.ф.-м.н

Автор:
Касперович Леонид Еикентьевич
Год:
1994
Язык:
Русский
Страниц:
18
Описание:
Касперович, Леонид Еикентьевич. Построение быстрых вычислительных алгоритмов для сжатия изображений : Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к.ф.-м.н / МГУ им. М.В. Ломоносова, Фак. вычисл. мат. и кибернетики. - М., 1994. - 18 с. - Библиогр.: с. 18
Рейтинг по отзывам:
4.5
Рубрики:
Изображения → Сжатие → Алгоритмы
Примечания:
Библиогр.: с. 18
Дата создания:
2019-11-25 08:26:25
Соц. сети:
Основы ЦОС: 18. Преобразование Фурье (ссылки на скачивание скриптов в описании)
В этом ролике мы знакомимся с алгоритмами дискретного преобразования Фурье (ДПФ) и быстрого преобразования...
MATLABinRussia
Помогите сайту стать лучше, ответьте на несколько вопросов про книгу:
Построение быстрых вычислительных алгоритмов для сжатия изображений : Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к.ф.-м.н
Книга в каком переплете?
Твердый
Мягкий
Клеевое швейное скрепление
Интегральный
Переплет на металлическую пружину
Брошюровка металлической скобой
Крепление на болтах
Другое
Не знаю

Мойка листов, чистка, отбеливание, устранение заломов, восстановление разрывов, следов от влаги, травление насекомых, реставрация обложки и корешка, устранение укусов от собак и восстановление заломов на картоне, восстановление после падений, восстановление тиснения и рисунков, художественная покраска всех элементов обложки от мастеров Ленинской библиотеки. Мелкий ремонт (удаление пятен, плесени) или реставрацию обложки, уголков, корешка, листов, переплета книги

Показать контакты
Объявление о покупке (разыскивается книга)
Объявление о продаже
Принимаются только объявления о покупке книги.
Внимание, объявления модерируются администрацией.
Принимаются только объявление о продаже книги.
Внимание, объявления модерируются администрацией.
Сергей Николенко — Глубокие свёрточные сети для обнаружения объектов и сегментации изображений
Свёрточные нейронные сети давно стали основным классом моделей для обработки изображений. В докладе мы обсудим, как сети, распознающие ...
SmartData
Математика - быстрое преобразование Фурье и вейвлет-преобразование. Часть 2.
Лекция базового студенческого уровня на тему «Быстрое преобразование Фурье и вейвлет-преобразование»....
Skill up
2. Библиотека NumPy: семинар
На этом занятии слушатели знакомятся с библиотекой numpy, играющей ключевую роль в освоении анализа данных....
Deep Learning School
Геомеханическое моделирование: постановка задачи и область применения.Тихоцкий С.А., ИФЗ
Геомеханическое моделирование: постановка задачи и область применения. Тихоцкий Сергей Андреевич, ИФЗ Выступление на семинаре "Синтез ...
Первый Геологический Ivan Privalov: Google Pagespeed требования к сайтам на WordPress
В июле 2018 года Google добавил оценку PageSpeed сайта в факторы поискового ранжирования. Обновлённая 5-ая версия алгоритма Lighthouse ...
WordPress Сам себе математик
Рассказываю про самостоятельное изучение вышмата: какие бывают ошибки и как их избежать, а также про разделы математики. Мое интервью с ...
V A Лекция 4 | Введение в компьютерное зрение | Антон Конушин
Лекция 4 | Курс: Введение в компьютерное зрение | Лектор: Антон Конушин | Организатор: МГУ Факультет вычислительной математики и кибернетики ...
Лекториум
Егор Петров
Построение быстрых вычислительных алгоритмов для сжатия изображений : Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к.ф.-м.н. В книге описывается возможность создания алгоритмов для сжатия изображений, необходимых для преодоления сотен тысяч мегабайт конечного кадра кинопленки на крутящийся «Х
Прикрепить файл
Похожие книги
Азат Нагирян
Построение быстрых вычислительных алгоритмов для сжатия изображений : Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к.ф.-м.н. В книге описывается алгоритм компрессии изображений в реальном времени, описывающий преобразование Фурье-преобразование и квантование по уровням, которые образуют дискретное косинусное преобразование (ДКП) изображений с яркостной частотой от 1 до 1000 Гц, что соответствует спектру мощности изображения. Приводятся результаты экспериментальной проверки сжатия данных, а также использования полученных алгоритмов на различных видеокартах.
Прикрепить файл