JPEG2000: Image Compression Fundamentals, Standards and by David Taubman, Michael Marcellin

By David Taubman, Michael Marcellin

This is often not anything lower than a unconditionally crucial reference for engineers and researchers in any box of labor that consists of using compressed imagery. starting with a radical and up to date assessment of the basics of snapshot compression, the authors circulate directly to offer a whole description of the JPEG2000 regular. They then commit house to the implementation and exploitation of that ordinary. the ultimate part describes different key snapshot compression structures. This paintings has particular functions for these excited about the improvement of software program and suggestions for multimedia, web, and clinical imaging functions. incorporated is a CD-ROM that offers a whole C++ implementation of JPEG2000 half 1.

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Der Zahlenwert ( f ∗ g)n gibt an, wie gut f und g miteinander korrelieren, wenn man g um n Positionen nach „rechts“ verschiebt, oder was dasselbe ist, wenn man f um n Positionen nach „links“ verschiebt. Das Matchingmaß ist das Skalarprodukt. Im Gegensatz zur Autofaltung hat die Autokorrelation große Bedeutung, wir korrelieren also eine Funktion mit sich selbst. Sie ist deutbar an einer Stelle n wie gut die Funktion mit sich selbst korreliert wenn man sie um n Positionen verschiebt. Trivialerweise muss die Autokorrelation bei n =  immer ihr Maximum haben, da f hier mit sich selbst am besten korreliert.

8) i, j Nun erkennen wir leicht die Hintereinanderausführung zweier 1D-Faltungen g = h ∗ f = x ∗ y ∗ f = x ∗ (y ∗ f ). 9) Die Faltung hat viele interessante Anwendungen in der Bildverarbeitung, wird aber auch in anderen Gebieten benutzt. Zum besseren Verständnis zeigen wir zunächst eine einfache Anwendung in der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Beispiel 1 Gegeben seien zwei diskrete Zufallsvariablen X und Y, die der Einfachheit halber nur ganze Zahlen annehmen sollen, ein typisches Beispiel ist das Würfeln.

Ein diskretes Grautonbild auch als Matrix auffassen, dann müsste man die Variablen x und y vertauschen. Dies hätte den „kleinen Vorteil“, dass man alle Matrixoperationen auf Bilder anwenden könnte. Dabei ist aber Vorsicht geboten, was ist z. B. die Determinante eines Bildes? Ist dies der Fall, dann werden wir explizit darauf hinweisen. Je nach Anwendung bzw. mathematischer Behandlung kann man ein Bild auffassen als diskrete Funktion oder als nichtdiskrete Funktion, die wir im Folgenden als analoge Funktion bezeichnen wollen.

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