Короткий опис (реферат):
Кваліфікаційна робота магістра присвячена дослідженню сучасних методів стиснення та обробки зображень, які є одними з ключових аспектів цифрової обробки даних. У роботі виконано глибокий аналіз класичних методів стиснення, таких як безвтратні алгоритми (Huffman Coding, RLE, LZW) та алгоритми з втратами (JPEG, JPEG2000, WebP). Виявлено їх основні переваги, недоліки та області застосування. Особлива увага приділена методам, які використовують математичні перетворення, наприклад, DCT та Wavelet Transform, що забезпечують ефективну компресію для зображень із складною структурою. Розглянуто перспективи використання гібридних методів, які поєднують безвтратні та втратні технології, для досягнення компромісу між високою ефективністю стиснення та якістю відновлених даних. У дослідженні також акцентовано увагу на адаптації алгоритмів до нових форматів, зокрема 3D-зображень та гіперспектральних даних, що є актуальними для багатьох інноваційних галузей.
Практична частина роботи передбачає розробку програмного забезпечення, яке реалізує ефективні методи стиснення та обробки зображень. Проведено тестування системи, яке підтвердило доцільність застосування сучасних підходів для покращення ефективності стиснення та обробки мультимедійних даних.
