Ущільнення зображень з регулюванням втрат на основі нейроподібних структур геометричних перетворень

Abstract

Подано основи розробленого методу ущільнення півтонових та кольорових зображень на основі нейроподібних структур моделі геометричних перетворень, що забезпечує представлення скомпресованих даних у форматі чисел з фіксованою комою.Вперше для нейромережних методів ущільнення зображень реалізовано принципову можливість компресії без втрат або з регульованими втратами. This paper describes a basis of the developed color and gray-scale images compression method using neurolike Geometrical Transformation Machine structure, which provides representation of the compressed data in a fixed-point format. Principal possibility to make compression using auto-associated neural networks without or with management informationlosses has been realized for the first time.