1. Primerjava odpornosti slikovnih datotečnih formatov na okvare podatkov : diplomsko deloŽan Kelbič, 2025, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu smo primerjali odpornost slikovnih formatov JPEG, JPEG2000, PNG, WebP, TIFF in HEIF ob nadzorovanih okvarah bitnega toka z namenom ugotavljanja njihovih prednosti, slabosti in zmožnosti dekodiranja. Okvare smo vnašali z metodami preklopa bitov, prepisa zlogov, zamenjave segmentov, metode "fuzzing" in krajšanjem datotek. Objektivne podobnosti med referenčnimi in okvarjenimi slikami smo merili z metrikama PSNR in SSIM. Na osnovi reprezentativnih vzorcev pri naključnih eksperimentih smo podali ugotovitve o odpornosti posameznih formatov na okvare.
Ključne besede: slikovni datotečni formati, okvare slik, odpornost na okvare, JPEG, JPEG2000, PNG, WebP, TIFF, HEIF, PSNR, SSIM
Objavljeno v DKUM: 17.10.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 6
 Celotno besedilo (7,01 MB) |
2. Mobilna aplikacija za pretvorbo slik iz formata raw v format png s pomočjo strojnega učenja : diplomsko deloUroš Mravljak, 2025, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu je prikazan razvoj aplikacije za pretvorbo slik formata RAW v format PNG, pri čemer uporabljamo dva pristopa. Prvi temelji na standardnih algoritmih za pretvorbo slik, drugi pa na strojnem učenju, kar pomeni, da je bil model naučen čim bolj natančno pretvarjati sliko iz enega formata v drugega. Ta aplikacija dobro služi fotografom, ki zajemajo slike v formatu RAW, saj jih lahko na svojem mobilnem telefonu pretvorijo kar na poti. Na koncu sta sledili primerjava in analiza rezultatov za ugotavljanje, kateri postopek prinaša boljše rezultate. Za učenje modela je bilo uporabljenih 16 različnih slik, algoritem pa je bil implementiran s pomočjo knjižnic. Pretvorba z algoritmom je poskrbela za kvalitetnejše slike, vendar je bila pretvorba z modelom včasih hitrejša. Pretvorjene slike so bile primerjane z metrikama PSNR in SSIM ter analizirane.
Ključne besede: raw, png, slika, pretvorba, strojno učenje
Objavljeno v DKUM: 08.05.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 38
Celotno besedilo (2,93 MB) |
3. Primerjava učinkovitosti algoritmov za stiskanje slik: heif, jpeg2000, png in webp : diplomsko deloSiniša Vučetić, 2024, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo analizira učinkovitost štirih formatov za stiskanje slik: PNG, WebP, JPEG2000 in HEIF. Glavni cilj dela je primerjava teh formatov na enakih slikah, da se oceni njihova kakovost po stiskanju, faktor stiskanja ter hitrost stiskanja in razširjanja. Po podrobnem opisu posameznih formatov, delo ponuja analizo in primerjavo rezultatov, pri čemer se HEIF izkaže za najučinkovitejšega v stiskanju, kljub počasnejšem času obdelave. WebP nudi najboljše ravnotežje med učinkovitostjo stiskanja in hitrostjo obdelave, medtem ko se JPEG2000 izkaže za dober kompromis med kakovostjo in faktorjem stiskanja, vendar je počasnejši pri stiskanju in razširjanju.
Ključne besede: PNG, WebP, JPEG2000, HEIF, stiskanje slik
Objavljeno v DKUM: 07.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 42
Celotno besedilo (1,54 MB) |
4. FLoCIC: A Few Lines of Code for Raster Image CompressionBorut Žalik, Damjan Strnad, Štefan Kohek, Ivana Kolingerová, Andrej Nerat, Niko Lukač, Bogdan Lipuš, Mitja Žalik, David Podgorelec, 2023, izvirni znanstveni članek Ključne besede: computer science, algorithm, prediction, interpolative coding, PNG, JPEG LS, JPEG 2000 lossless
Objavljeno v DKUM: 22.05.2024; Ogledov: 165; Prenosov: 54
Celotno besedilo (10,78 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
5. STISKANJE DIGITALNEGA VIDEA NA OSNOVI SLIKOVNEGA FORMATA PNGMatej Šnajder, 2013, diplomsko delo Opis: Diplomska naloga se osredotoča na predstavitev slikovnega formata PNG, algoritmov stiskanja, ki jih ta format uporablja, in predstavitev brezizgubnih video kodekov. Predstavljena sta postopek stiskanja in razširjanja videa na osnovi slikovnega formata PNG ter preprost video predvajalnik, ki smo ga razvili.
Zanima nas, kateri od video kodekov doseže najboljši faktor stiskanja. Primerjamo velikosti zaporedja datotek: PNG, nestisnjenega videa, stisnjenega videa s kodekom CorePNG in datoteke, ustvarjene s pomočjo našega programa.
Raziskovanje je podkrepljeno s konkretnimi primeri in z grafično predstavitvijo.
Ključne besede: slikovni format PNG, algoritmi stiskanja, brezizgubno stiskanje videa, video kodeki
Objavljeno v DKUM: 25.10.2013; Ogledov: 2044; Prenosov: 135
Celotno besedilo (2,46 MB) |
