Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 8 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Komprese obrazu pomocí vlnkové transformace
Urbánek, Pavel ; Polok, Lukáš (oponent) ; Bařina, David (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou komprese obrazu pomocí vlnkové transformace. První část tohoto dokumentu poskytuje čtenáři informace o problematice komprese obrazu, představuje nejznámější současné postupy a detailněji probírá vlnkovou transformaci a následná kódování. Jsou představeny standardy JPEG a JPEG 2000. Vdruhé části se rozebírá způsob implementace, inovativní postupy a optimalizace. Třetí část je věnována srovnání a vyhodnocení dosažených výsledků.
Data stream compression and decompression methods.
Makedonenko, Oleksandr ; Kaczmarczyk, Václav (oponent) ; Valach, Soběslav (vedoucí práce)
Goal of this work is to study lossless compression methods and to reduce data flow in communication channel by implementing lossless compression algorithm that can be useable on FPGA board with theoretical achievement of speed 1 Gbit/s.
Bezeztrátová komprese obrazu
Němec, Jaroslav ; Polok, Lukáš (oponent) ; Bařina, David (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá bezeztrátovou kompresí obrazu. Je zde rozebrána celá problematika sestavení kodéru/dekodéru. V práci lze nalézt porovnání různých prediktorů, výběr vhodného barevného modelu a dva druhy entropického kódování. V závěru práce je uvedeno porovnání výsledků implementace se stávajícím formátem PNG.
Adaptivní komprese dat pomocí neuronových sítí
Kučera, Michal ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Koula, Ivan (vedoucí práce)
Tématem práce je využití neuronových sítí pro kompresy dat. Tento nástroj přináší nové možnosti jak při bezeztrátové tak ztrátové kompresi. Návrh několika kompresních algoritmů ukazuje chování, výhody i slabiny těchto systémů. Jako řešení využijeme znalosti o vícevrstvé perceptronové síti a zkusíme změnou struktury a dílčích parametrů naučit takovouto síť komprimovat data, dle našich vstupních požadavků. Tyto sítě mají i nevýhody, které jsou zatím překážkou ve vyžití v praxi. Cílem práce je vyzkoušet některé algoritmy. Prozkoumat jejich vlastnosti a možnosti využití. Dále pak navrhnout další možné řešení a vylepšení těchto algoritmů.
Data stream compression and decompression methods.
Makedonenko, Oleksandr ; Kaczmarczyk, Václav (oponent) ; Valach, Soběslav (vedoucí práce)
Goal of this work is to study lossless compression methods and to reduce data flow in communication channel by implementing lossless compression algorithm that can be useable on FPGA board with theoretical achievement of speed 1 Gbit/s.
Bezeztrátová komprese obrazu
Němec, Jaroslav ; Polok, Lukáš (oponent) ; Bařina, David (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá bezeztrátovou kompresí obrazu. Je zde rozebrána celá problematika sestavení kodéru/dekodéru. V práci lze nalézt porovnání různých prediktorů, výběr vhodného barevného modelu a dva druhy entropického kódování. V závěru práce je uvedeno porovnání výsledků implementace se stávajícím formátem PNG.
Komprese obrazu pomocí vlnkové transformace
Urbánek, Pavel ; Polok, Lukáš (oponent) ; Bařina, David (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou komprese obrazu pomocí vlnkové transformace. První část tohoto dokumentu poskytuje čtenáři informace o problematice komprese obrazu, představuje nejznámější současné postupy a detailněji probírá vlnkovou transformaci a následná kódování. Jsou představeny standardy JPEG a JPEG 2000. Vdruhé části se rozebírá způsob implementace, inovativní postupy a optimalizace. Třetí část je věnována srovnání a vyhodnocení dosažených výsledků.
Adaptivní komprese dat pomocí neuronových sítí
Kučera, Michal ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Koula, Ivan (vedoucí práce)
Tématem práce je využití neuronových sítí pro kompresy dat. Tento nástroj přináší nové možnosti jak při bezeztrátové tak ztrátové kompresi. Návrh několika kompresních algoritmů ukazuje chování, výhody i slabiny těchto systémů. Jako řešení využijeme znalosti o vícevrstvé perceptronové síti a zkusíme změnou struktury a dílčích parametrů naučit takovouto síť komprimovat data, dle našich vstupních požadavků. Tyto sítě mají i nevýhody, které jsou zatím překážkou ve vyžití v praxi. Cílem práce je vyzkoušet některé algoritmy. Prozkoumat jejich vlastnosti a možnosti využití. Dále pak navrhnout další možné řešení a vylepšení těchto algoritmů.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.