1. Uporaba evolucijskega računanja za zmanjšanje zaznave napak pri stresanju rastrskih slik : diplomsko deloBlaž Vidovič, 2025, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo obravnava stresanje rastrskih slik in njegovo optimizacijo. Z namenom zmanjšanja zaznave napake smo matriko algoritma za stresanje Jarvis, Judice in Ninke prilagodili s pomočjo diferencialne evolucije. Skozi optimizacijo smo spreminjali uteži v matriki tako, da smo se poskušali s stresano sliko čim bolj približati originalni sliki. Za merjenje podobnosti med dvema slikama smo uporabili metriki PSNR in SSIM. Z večkratnim zagonom optimizacije smo analizirali vpliv različnih parametrov diferencialne evolucije na kakovost končnega rezultata. Ugotovili smo, da izboljšan SSIM ne pomeni nujno boljše ujemanje stresane slike z originalno sliko.
Ključne besede: rastrska slika, stresanje, Jarvis Judice in Ninke, optimizacija, evolucijski algoritmi, diferencialna evolucija
Objavljeno v DKUM: 23.09.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 13
 Celotno besedilo (3,60 MB) |
2. Vplivi transformacij MTF, IF in RS na informacijsko entropijo rastrskih slik z zveznimi barvnimi toni : diplomsko deloRene Vrbnjak Drozg, 2023, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu predstavimo algoritme transformacij nizov, in sicer: transformacija premik naprej, transformacija inverzne frekvence in transformacija desno manjše. Nize tvorimo iz sivin‐ skih rastrskih slik, pri čemer preizkusimo različne načine branja: branje z rastrskim prebiranjem, branje levo‐desno, branje cik‐cak, območno branje cik‐cak, branje v obliki spirale in branje v obliki traku. Kot najuspešnejše se izkaže transformacija inverznih frekvenc z branjem v obliki traku, s prebiranjem dvanajstih vrstic. Na naboru 36 sivinskih rastrskih slik različnih ločljivosti dosežemo v povprečju za 26 odstotkov znižanje informacijske entropije.
Ključne besede: niz, transformacije niza, informacijska entropija, rastrska slika
Objavljeno v DKUM: 12.10.2023; Ogledov: 572; Prenosov: 91
Celotno besedilo (1,08 MB) |
3. Brezizgubno in skoraj brezizgubno stiskanje rastrskih slik, temelječe na filtrih PNG : diplomsko deloDavid Kovač, 2021, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu predstavimo algoritem brezizgubnega in skoraj brezizgubnega stiskanja rastrskih slik. Algoritem najprej napove vrednosti z uporabo filtrov PNG nad celotno sliko in s pomočjo hevristične funkcije izbere najprimernejšega. Nato uporabimo transformaciji BWT in MTF, ki nam podatke pripravita v obliko, ki je bolj stisljiva. Na koncu pridobljene podatke stisnemo še z uporabo Huffmanovega kodiranja. Velikost izhodnih datotek na koncu primerjamo s formatoma PNG in GIF.
Ključne besede: stiskanje podatkov, rastrska slika, transformacija MTF, transformacija BWT, Huffmanovo kodiranje
Objavljeno v DKUM: 18.10.2021; Ogledov: 719; Prenosov: 89
Celotno besedilo (1,23 MB) |
4. VEKTORIZACIJA RASTRSKE SLIKEErik Kavaš, 2014, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu smo se najprej seznanili z že obstoječimi programi za vektorizacijo rastrske slike in si ogledali njihove funkcionalnosti, delovanja ter jih primerjali med seboj. Preučili smo enega od algoritmov in se seznanili z aplikacijami za vektorizacijo. Na podlagi ugotovitev smo zasnovali svojo aplikacijo za prepoznavanje znakov in vektorizacijo rastrske slike.
Ključne besede: vektorizacija, rastrska slika, vektorska grafika, Potrace
Objavljeno v DKUM: 06.03.2015; Ogledov: 2357; Prenosov: 348
Celotno besedilo (3,51 MB) |
