Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.nlu.edu.ua//jspui/handle/123456789/7672
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorИванов, В.Г.-
dc.contributor.authorГвозденко, М.В.-
dc.date.accessioned2015-05-01T17:21:35Z-
dc.date.available2015-05-01T17:21:35Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.citationИванов В. Г. Анализ методов сжатия изображений оцифрованного текста / В. Г. Иванов, М. В. Гвозденко // Проблеми та перспективи розвитку ІТ-індустрії : тези доп. VII міжнар. наук.-практ. конф., 17-18 квітня 2015 р. – Харків, 2015. – С. 74.en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.nlu.edu.ua/handle/123456789/7672-
dc.descriptionThis paper discusses methods of classification used in the compressed files with a bitonal image of the text, obtained by scanning or digital photography. Particular attentionis drawn to the measures used for this difference between the two character images extracted from the image text. The proposed measures differences are practically independent of the noise contour compared characters. For the currently known classification algorithms, including the well-known algorithm JB2, given the quantitative characteristics of classification – the number of classes obtained by these algorithms for the image of the standard page of text. The smaller the number, the higher the quality of the classification is considered, as it gives better compression image file text.en_US
dc.description.abstractВ работе рассматриваются методы классификации, применяемые при сжатии файла с битональным изображением текста, полученным сканированием или цифровым фотографированием. Особое внимание обращается на используемые при этом меры различия двух изображений символов, выделенных из изображения текста. Предложенные меры отличия практически не зависят от контурных шумов сравниваемых символов. Для известных на сегодняшний день алгоритмов классификации, включая хорошо известный алгоритм JB2, приведены количественные характеристики классификации – число классов, получаемых этими алгоритмами для изображения стандартной страницы текста. Чем меньше это число, тем качество классификации считается выше, так как дает лучшее сжатие файла с изображением текста.en_US
dc.description.abstractВ роботі розглядаються методи класифікації, вживані при стисненні файлу з бітональним зображенням тексту, отриманим скануванням або цифровим фотографуванням. Особлива увага звертається на використовувані при цьому заходи відмінності двох зображень символів, виділених із зображення тексту. Запропоновані заходи відмінності практично не залежать від контурних шумів порівнюваних символів. Для відомих на сьогоднішній день алгоритмів класифікації, включаючи добре відомий алгоритм JB2, приведені кількісні характеристики класифікації – число класів, що отримуються цими алгоритмами для зображення стандартної сторінки тексту. Чим менше це число, тим якість класифікації вважається вище, оскільки дає краще стиснення файлу із зображенням тексту.-
dc.language.isootheren_US
dc.subjectклассификация символовen_US
dc.subjectсжатие изображений текстаen_US
dc.subjectмеры отличия символовen_US
dc.subjectкласифікація символівen_US
dc.subjectстиснення зображень текстуen_US
dc.subjectміри відмінності символівen_US
dc.subjectclassification symbolsen_US
dc.subjecttext image compressionen_US
dc.subjectmeasures the difference of charactersen_US
dc.titleАнализ методов сжатия изображений оцифрованного текстаen_US
dc.typeArticleen_US
Appears in Collections:Тези, доповіді кафедри інформатики та обчислювальної техніки

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Ivanov_Gvozdenko_74.pdf454.06 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.