Виктория, я обязательно остановлюсь на этом вопросе  в выступлении. Или Вы хотите, чтобы я дал Вам ссылки на теорию вейвлет-преобразований?
Если что-то хотите почитать, то вот ссылка на сайт лаборатории компьютерной графики при ВМиК МГУ:
http://courses.graphicon.ru/main/integrmethods/lectures
Или более простым языком?
С уважением, Валерий.

Виктория, добрый день.
Если в двух словах.
Если изображения понимать как функцию s(x,y) от координат, то этой функции можно применить две другие сложные функции. Сигнал задается матрицей s, а при использовании вейвлет-преобразования сигнал разделяется на четыре типа коэффициентов. Все полученные коэффициенты образуют матрицы размера в два раза меньше, чем исходная.
То есть, сложный сигнал поступает на вход, путем неких математических преобразований он разбивается на компоненты. И затем они используются для других задач (например, для удаления шума в изображениях или собственно сжатия). Есть стандарт такой - JPEG-2000, который использует эту современную теорию.
Это если в кратце.
С уважением, Валерий.

Коллеги, если к тому же кто-то заинтересовался алгоритмами сжатия (фрактальными алгоритмами и стандартом JPEG), то вот ссылки:
1)http://www.faqs.org/faqs/compression-fa … ion-8.html - алгоритмы фрактального сжатия.
2)wwwjpeg.org - сайт комитета jpeg.
С уважением, Мокрый Валерий.

Юлия, мой курс главным образом ориентирован на студентов педагогических вузов, изучающих информатику (если брать наш вуз - РГПУ имени А.И.Герцена - то это студенты кафедры информатики факультета математики и факультета информационных технологий - так как изучаются в том числе и математические основы сжатия информации, способы их программной реализации). Хотя можно использовать некоторые материалы курса для студентов других факультетов.
Уровень подготовки - бакалавры 4 курса и магистры.
Цель курса - изучение алгоритмов сжатия текста, графики, видео и звука . В технических вузах предусмотрено изучение курсов, которые затрагивают аспекты компьютерной графики и мультимедиа, в педагогических вузах уровень таких фундаментальных понятий более поверхностно, хотя в стандартах предусмотрена такая возможность. Опыт показывает, что студенты часто бывают слабо знакомы с понятиями "сигнал", "квантование", "дискретизация", "избыточность", "энтропия". В разрабатываемом курсе эти понятия широко используются при изучении стандарта JPEG, например. Ну и, конечно, нужно более подробно останавливаться на практическом аспекте - применение алгоритмов сжатия в архиваторах и программах...
С уважением, Мокрый Валерий.

Юлия, добрый вечер.
Главной целью курса является описание различных подходов к сжатию информации. Многим кажется, что под сжатием понимается только математические и теоретические изыски. Безусловно это отчасти так. Эта сторона  в моем курсе (да и в других курсах по сжатию, которые в технических вузах преподаются) хорошо описана, поскольку есть модуль - "теоретическая информатика", науки в этой области изучают способы кодирования и передачи информации, в стандарте это предусмотрено. Что касается практики. Мы используем в повседневной жизни архиваторы, храним свои файлы в различных форматах (изображения - в форматах JPEG, PNG, GIF - это все применение алгоритмов сжатия), звук - в MP3, видео - в MPEG, используем кодеки, чтобы прослушать музыку или просмотреть фильм. Изучение алгоритмов сжатия позволят понять с одной стороны, какие алгоритмы применяются в архиваторах и оптимально настроить параметры кодирования, с другой стороны, как разные приложения работают с форматами мультимедиа данных (В Gimp'e есть возможность сохранения изображений в разных форматах). Чтобы понять, как это работает, нужно знать основы алгоритмические (здесь к тому же и развитие алгоритмического мышления) и математические основы алгоритмов сжатия, чтобы выбрать необходимые параметры и задать как можно более оптимальное качество изображений, фильмов.

Это уже относится к современным проблемам информатики и информационных технологий.

Ну а еще один аспект - навыки программирования. Моделирование алгоритма JPEG мы изучаем в среде MATLAB 7.7 (апробированы задания по моделированию кодирования полутоновых изображений), фрактальное кодирование изучаем с использованием среды Delphi (для некоторых Borland C++ Builder 6).

Да и в школе (хоть и на минимальном уровне) есть требования к рассмотрению работы с архивами, форматами сжатия.
В более продвинутых школах изучают минимум алгоритм Хаффмана, кто-то добирается до более сложных вещей.

Кстати, я не одинок в области обучения алгоритмам сжатия информации (я беру за основу материалы из ВМиК МГУ):
http://courses.graphicon.ru/main/mdc
С уважением, Мокрый Валерий. Всегда готов ответить на Ваши вопросы.

Здравствуйте, Виктория!
Предметом моего исследования является развитие методической системы обучения информатике в педагогическом вузе, направленное на формирование ключевых компетенций в процессе изучения алгоритмов сжатия мультимедиа информации. Я хотя и описывал подробно эволюцию методов сжатия информации, но в конце кратко упомянул, в каких образовательных учреждениях изучаются алгоритмы сжатия информации (самые основные вузы). В эволюции методики по преподаванию сжатия информации (как мне кажется) в последнее время произошел большой прорыв (но это опять же в технических вузов). У них разные курсы, затрагивающие не только аспекты сжатия информации, но и аспекты компьютерной графики.
Несколько лет назад учебные материалы по сжатию информации можно было достать с трудом, сейчас их вполне достаточно, но как показал опыт, необходимо упрощать содержание (для лучшего понимания студентами педагогических вузов)
еще одним моментом является разработка рекомендаций по преподаванию информатики в университетах (Рекомендации по преподаванию информатики в университетах Computing Curricula 2001: Computer Science), в которых прописано, в каких курсах целесообразно преподавать сжатие информации (преимущественно это компьютерная графика и мультимедиа, ну а сам курс "Сжатие информации" рассматривается как факультатив)
Я в статье http://fit-herzen-conf.ru/mokryi.html описывал некоторые педагогические аспекты, а здесь я подумал, что нужно осветить исторический аспект развития алгоритмов сжатия информации. Как-то так мне думается...

Я  в своем выступлении обязательно на этот аспект обращу внимание.

С уважением, Мокрый Валерий.

Отредактировано Валерий (2011-04-11 15:46:13)