Respublikasi axborot texnologiyalari



j 1
_jq j 1
p  Mq ^M
( )  Mq ^M ,

_ 1
p
uzunliklar taqsimoti entropiyasi H (Z_m)=-

(1/p)(1-q^M-1)(plog₂p+qlog₂q), 1 ta elementga to’g’ri keluvchi entropik qismi HE HZ_M / EZ _M bo’ladi. Bu holda bir elementni uzatish (saqlash) uchun zarur razryadlar soni, G-razryadli kod so’zlaridan foydalan-sak, Z_c=G/E(Zm), M=2^c bo’ladi.
Endi tasvirdagi keskin yorug’lik o’zgarishlari haqidagi axborotni kodlashtirishni ko’rib chiqaylik. Har qanday sezilarli farqlanishdan keyingi elementni kodlashda eng oddiy holda kodlanadigan qiymatlarning taqsimoti
ehtimolligining yig’ma entropiyasi HE  A HF( j, k) HZ_M / EZ_M  bo’ladi.
Muayyan uzunlikdagi kodlar yorda-mida takrorlanish uzunliklari uzatilgan holda ham, yorug’lik farqlari uzatilgan (saqlangan) holda ham takrorlanish uzunligini kodlashtirishga asoslangan tizimlarning samarasini aniqlash diqqatga molikdir. Yorug’lik farqini ifodalashga A ta, takrorlanish uzunligini ifodalashga G ta razryad zarur bo’lsa, bitta tasvir elementi uchun kod so’zining o’rtacha nisbiy uzunligi
Z_c=(A+G)/E Z_{m } bo’ladi.
Bu usul ayniqsa qo’shqiymatli tasvirlarni, yoki aniqlik talab qilmaydigan ko’pqiymatli tasvirlarni uzatishda qo’l keladi.
B-razryadli teng qiymatli kod bilan kodlangan tasvirni razryad tekisliklari, ya’ni kod so’zlarining bir xil razryadlaridan tuzilgan 2 lik tasvirlariga ajratish mumkin. Unda kichik razryadlar tartibsiz o’zgarishi, katta razryadlar esa deyarli kam o’zgarishini ko’rish mumkin. Agar kodlashtirishda bu xususiyatdan foydalanilsa yanada kattaroq samaraga erishish mumkin.

5.