Алгоритми стиснення зображення з використанням кластеризації
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Гасло Владислав
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Гасло, В. (2023). Алгоритми стиснення зображення з використанням кластеризації [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/4991
[ДСТУ] Гасло В. Алгоритми стиснення зображення з використанням кластеризації : кваліфікаційна робота бакалавра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2023. 44 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/4991 (дата звернення: 25.07.2026).
В результаті виконання роботи було створено чат-бот для стиснення зображення з використанням кластеризації.
Було досліджено та реалізовано різні алгоритми та наведено їхні сильні та слабкі сторони. Кожний алгоритм добре працює для рівномірно розподілених кольорів, але у випадку шумів може видавати спотворений результат. Медіановий зріз також легко реалізувати, але при найбільшому розкиді в кольоровому каналі, де не найбільше різних кольорових значень, можуть виникнути зміщені репрезентуючі кольори. Метод К-середніх можна гнучко налаштовувати, але він вимагає багато ресурсів для виконання та залежить від випадкових початкових центрів. Векторне квантування працює з блоками, тому відразу опрацьовується певна множина пікселів, проте при заміні зображення блоками, вони можуть слабо між собою поєднуватися. Метод дерева октантів має високу швидкість обробки та може сильно зменшувати кількість кольорів із збереженням якості, натомість потребує багато пам’яті.
Було також реалізовано розширення алгоритму за допомогою паралельних обчислень технології ПАРКС.
Ключові слова : чат-бот, обробка фото, стиснення зображення, кластеризація, квантування, колір, центроїд, вага зображення, палітра.
Було досліджено та реалізовано різні алгоритми та наведено їхні сильні та слабкі сторони. Кожний алгоритм добре працює для рівномірно розподілених кольорів, але у випадку шумів може видавати спотворений результат. Медіановий зріз також легко реалізувати, але при найбільшому розкиді в кольоровому каналі, де не найбільше різних кольорових значень, можуть виникнути зміщені репрезентуючі кольори. Метод К-середніх можна гнучко налаштовувати, але він вимагає багато ресурсів для виконання та залежить від випадкових початкових центрів. Векторне квантування працює з блоками, тому відразу опрацьовується певна множина пікселів, проте при заміні зображення блоками, вони можуть слабо між собою поєднуватися. Метод дерева октантів має високу швидкість обробки та може сильно зменшувати кількість кольорів із збереженням якості, натомість потребує багато пам’яті.
Було також реалізовано розширення алгоритму за допомогою паралельних обчислень технології ПАРКС.
Ключові слова : чат-бот, обробка фото, стиснення зображення, кластеризація, квантування, колір, центроїд, вага зображення, палітра.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
122 Комп’ютерні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
888.92 KB
Контрольна сума :
(MD5):20d93c173a768a1a495faad189230525
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International