Digital Compression for Multimedia Engineering : Image Compression to Advanced Video Coding

Syed Zahidur Rashid

ISBN 10: 3639700538 / ISBN 13: 9783639700534

Edité par SPS, 2015

A propos de cet article

nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book is concerned with the image compression methods to advanced video coding algorithms & thus yields an exclusive, self-contained reference for practitioners to build a basis for future study, research, & development. It introduces image compression methods in the case of binary, gray scale, color palette, true color & video images. It works up from basic principles to the advanced video compression systems including MPEG 1, 2, 4 & 7, JPEG, H.261, H.263 & H.264/MPEG-4 AVC. Topics include fractal-based compression, statistical modeling, context modeling, Huffman coding, arithmetic coding, Colomb coding, transform-based modeling, run-length modeling, predictive modeling, progressive image decompression, vector quantization. Existing & forthcoming standards such as JBIG1, JBIG2, JPEG, JPEG-LS & JPEG-2000 are covered. For each algorithm, issues such as quality vs. bit rate vs. MSE and BPP, susceptibility to channel errors & implementation complexities are considered. It contains a lots of reconstructed & error images illustrating the outcome of each compression technique on a consistent image set, thus allowing for a direct assessment of bit rates & reconstructed image quality. N° de réf. du vendeur 9783639700534

Détails bibliographiques

Titre : Digital Compression for Multimedia ...

Éditeur : SPS

Date d'édition : 2015

Reliure : Taschenbuch

Etat : Neu

A propos de ce titre

Synopsis :

Ce livre s'intéresse aux méthodes de compression d'image aux algorithmes de codage vidéo avancés et donne ainsi une référence exclusive et autonome pour les praticiens afin de construire une base pour de futures études, recherches et développements. Il introduit des méthodes de compression d'image dans le cas d'images binaires, d'échelle de gris, de palette de couleurs, de vraies couleurs et d'images vidéo. Il fonctionne des principes de base aux systèmes de compression vidéo avancés, y compris MPEG 1, 2, 4 et 7, JPEG, H.261, H.263 et H.264/MPEG-4 AVC. Les sujets incluent la compression fractale, la modélisation statistique, la modélisation contextuelle, le codage Huffman, le codage arithmétique, le codage Colomb, la modélisation basée sur la transformation, la modélisation de la longueur d'exécution, la modélisation prédictive, la décompression progressive de l'image et la quantification vectorielle. Les normes existantes et à venir telles que JBIG1, JBIG2, JPEG, JPEG-LS et JPEG-2000 sont couvertes. Pour chaque algorithme, des problèmes tels que la qualité par rapport au débit binaire vs MSE et BPP, la susceptibilité aux erreurs de canal et les complexités d'implémentation sont pris en compte. Il contient beaucoup d'images reconstruites et d'erreur illustrant le résultat de chaque technique de compression sur un ensemble d'images cohérent, permettant ainsi une évaluation directe des débits binaires et de la qualité d'image reconstruite.