OPTIMIERUNG DER FRAKTALEN BILDKOMPRESSION DURCH METAHEURISTISCHE ALGORITHMEN
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Das exponentielle Wachstum der Informationstechnologien und der Digitalkameras in jüngster Zeit hat zu einer raschen Zunahme der digitalen Bilder geführt. Hochauflösende Digitalkameras erzeugen Bilder, deren Speicherung und Übertragung viel Zeit in Anspruch nimmt. Im Gesundheitswesen tragen medizinische Bildgebungsverfahren wie MRT und Computertomographie wesentlich zu der großen Anzahl von Bildern bei, die für die Diagnose verwendet werden. Der steigende Bedarf an umfangreicher Speicherkapazität und effizienter Kommunikationsbandbreite hat zur Entwicklung von Bildkomprimierungstechnike...
Das exponentielle Wachstum der Informationstechnologien und der Digitalkameras in jüngster Zeit hat zu einer raschen Zunahme der digitalen Bilder geführt. Hochauflösende Digitalkameras erzeugen Bilder, deren Speicherung und Übertragung viel Zeit in Anspruch nimmt. Im Gesundheitswesen tragen medizinische Bildgebungsverfahren wie MRT und Computertomographie wesentlich zu der großen Anzahl von Bildern bei, die für die Diagnose verwendet werden. Der steigende Bedarf an umfangreicher Speicherkapazität und effizienter Kommunikationsbandbreite hat zur Entwicklung von Bildkomprimierungstechniken geführt. Diese Techniken zielen darauf ab, Bilder in einer kompakten Form darzustellen und das Datenvolumen bei der Speicherung oder Übertragung über Netzwerke zu reduzieren. Die fraktale Bildkomprimierung (FIC) ist ein wirksames Verfahren, doch trotz der Fähigkeit von FIC, hochkomprimierte Dateien zu erstellen, die sich schnell wieder auflösen, gibt es auch Herausforderungen. Der Kompromiss zwischen Komprimierungs- und Dekomprimierungszeiten, der durch eine minimale Geschwindigkeitsbeschränkung beeinflusst wird, führt zu längeren Komprimierungszeiten. Um diese Probleme anzugehen, untersucht dieses Buch die Leistung verschiedener metaheuristischer Algorithmen zur Verbesserung der Komprimierungseffizienz von FIC.
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