Datenkompression: Erhöhen Sie die Effizienz von Computer Vision durch Datenkomprimierung

In der Informationstheorie ist Datenkomprimierung, Quellkodierung oder Bitratenreduzierung der Prozess der Kodierung von Informationen mit weniger Bits als die ursprüngliche Darstellung. Jede bestimmte Komprimierung ist entweder verlustbehaftet oder verlustfrei. Durch die verlustfreie Komprimierung werden Bits reduziert, indem statistische Redundanz identifiziert und beseitigt wird. Bei der verlustfreien Komprimierung gehen keine Informationen verloren. Bei der verlustbehafteten Komprimierung werden Bits reduziert, indem unnötige oder weniger wichtige Informationen entfernt werden. Typischerweise wird ein Gerät, das die Datenkomprimierung durchführt, als Encoder bezeichnet, und eines, das die Umkehrung des Prozesses (Dekomprimierung) durchführt, als Decoder.

Ihre Vorteile

(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:

Kapitel 1: Datenkomprimierung

Kapitel 2: Audiodateiformat

Kapitel 3: Codec

Kapitel 4: JPEG

Kapitel 5: Verlustbehaftete Komprimierung

Kapitel 6: Verlustfreie Komprimierung

Kapitel 7: Bild Komprimierung

Kapitel 8: Transformationscodierung

Kapitel 9: Videocodec

Kapitel 10: Diskrete Kosinustransformation

(II) Beantwortung der Frage Öffentliche Top-Fragen zur Datenkomprimierung.

(III) Beispiele aus der Praxis für den Einsatz der Datenkomprimierung in vielen Bereichen.

Für wen dieses Buch gedacht ist

Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über grundlegende Kenntnisse oder Informationen für jede Art von Datenkomprimierung hinausgehen möchten.