algorithmSP partial decodable compression 任意の部分列を復元できるデータ圧縮 ( 2004/11/29) Static PPMを用いた任意の部分列を復元できるデータ圧縮法です。 ソースコードもあります。 情報処理学会 自然言語処理研究会 (NL) 163回 ClassModelを用いた単語分類の拡張及び高速化 論文 パワーポイント (2004/09/16) 大規模コーパスを用いた単語分類を、最適な分類数と共に高速に決定するアルゴリズムを報告する。
圧縮に関するメモ
データ圧縮について データ圧縮は、対象とするデータに 偏りがあることを利用 して行います。 データに含まれる値の出現頻度に偏りがある (0などの特定の値が多く使われる)とか、 同じ値(パターン)が連続して現れるとか、 近くに似た値が現れやすい、とか、 です。 例えば 00 00 00 00 00 12 12 12 という 8バイトを 5個 の 00 と 3個の 12 と表現すれば 05 00 03 12 と 4バイトにできたりします。 あるいは 00 と 12 の２種しかないようならば８バイトをビット情報として 00000111 のようにまとめ、 00 12 07 と3バイトにできたりします。 また、偏りの少ない/得られにくいデータの場合でも、別の性質や規則性を利用し、いったん 偏りの現れやすいデータに変換する／ 似たような値が続きやすいように並べ替える ことで圧縮しやすくする場合もありま
画像圧縮アルゴリズム (7) JPEG法(2)
前回に引き続き、JPEG法のアルゴリズムを取り上げます。 前の章では、DCT変換とYUV変換・サンプリングを紹介しましたが、ここまでの変換ではまだデータを圧縮してはいません。この章で、圧縮の方法について説明したいと思います。 1) 量子化 DCT変換によって、画素ブロックは左上側の方により多くの画像情報が集中する形でデータに偏りが生じます。右下側の値は情報量が少ないため、ある程度切り捨ててしまっても画質への影響はあまり大きくありません。また、人間の視覚は高周波成分(画素ブロックの右下側の成分)の違いには鈍感であるらしいので、情報が切り捨てられた場合の違いにも気付きにくいことになります。よって左上側の領域はあまり変化させず、逆に右下側の値を切り捨ててしまえば、見た目をそれほど変化させることなく圧縮率を上げることが可能になります。このような処理を量子化と言います。 量子化処理は非常に単純で、画
コンボリューションを用いた画像の平滑化、鮮鋭化とエッジ検出
はじめに コンボリューション（Convolution）は数学用語で、日本語では「畳み込み」といいます。掛け算の結果を足し集める演算からなり、コンピュータ処理の得意とするところです。コンボリューションを画像処理に使うと、画像を滑らかにしたり、シャープにしたりできます。掛け算の係数は、3×3などのサイズのマトリックスで指定します。これをオペレータ、フィルタ、マスク、カーネルなどと呼びます。 Java 2D APIには、画像処理でコンボリューションを行うのに便利なConvolveOpやKernelのクラスがあります。しかし、これらだけに頼ると不便な点もあるため、これらを利用しながら、従来と変わらぬ画像処理ができるように工夫しました。 対象読者 画像処理の基本を学び、ペイント系画像ソフトの一部の機能を自作したい人。 必要な環境 J2SE 5.0を使っていますが、J2SE 1.4.2でも大丈夫です。
画像のコンボリュート法によるシャープ処理(dinop.com)
解説 コンボリュート法によるシャープ処理。あるピクセルの上下左右のピクセルの色値に-3を乗算した ものと中心のピクセルの値に24を乗算したものの合計値を12で除算した結果を新しい色値にする。 ここでは下のような3行3列の処理パラメータのテーブルを用意してシャープ処理を実行してい る。このパラメータの値を変えればシャープ以外にもぼかし処理やエッジ検出処理などさまざま な画像処理を行える。 実行例 ソースコード GDI+を利用した画像処理テストのスケルトンの 画像処理部分を以下のように変更する。 //////////////////////////// //画像処理 // UINT x; UINT y; UINT nPos; RGBTRIPLE* pTmp; Gdiplus::BitmapData bitmapData; pImage->LockBits(&Gdiplus::Rect(0,0,
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
