Сравнительный анализ алгоритмов сжатия изображений

Евгений Кимович Самаров

Аннотация


Статья посвящена сравнительному анализу алгоритмов сжатия цифровых изображений. Особый упор сделан на практические аспекты применения того или иного алгоритма. Каждый алгоритм сжатия изображений ориентирован на хорошее сжатие изображений из определенного класса, зависящего от глубины цвета, т.е. от числа битов, с помощью которых кодируются пиксели изображения. В естественных изображениях с большой вероятностью близки цвета выбранных случайным образом соседних пикселей и/или близки их яркости. Большинство алгоритмов сжатия цветных изображений независимо сжимают каждый из цветных каналов изображения. В алгоритме JPEG для сжатия изображений применяется алгоритм быстрого дискретного преобразования Фурье, и при сжатии изображений практически всегда происходит потеря информации. Степень сжатия изображений и уровень потерь информации являются управляющими параметрами алгоритма JPEG. Самым простым и, в то же время, самым неудовлетворительным алгоритмом сжатия изображений является алгоритм прореживания изображений. Квантование — это одна из групп алгоритмов, сжимающих изображения с потерями информации. Существуют алгоритмы скалярного и векторного квантования. В стандарте JPEG алгоритм скалярного квантования включается после осуществления быстрого дискретного преобразования Фурье. При использовании алгоритмов последовательного кодирования/декодирования изображений при декодировании изображение появляется на экране монитора последовательно, строка за строкой, сверху вниз. При использовании алгоритмов прогрессивного кодирования/декодирования изображений при декодировании изображение появляется на экране быстрее, чем при использовании алгоритмов последовательного кодирования/декодирования, причем появляется на экране не построчно, а целиком, но вначале имеет низкое качество. Затем качество изображения постепенно улучшается. В алгоритме JPEG используется прогрессивное кодирование/декодирование изображений. Алгоритмы иерархического кодирования, называемые также алгоритмами пирамидального кодирования, обладают наиболее высокими скоростями кодирования и декодирования среди всех алгоритмов прогрессивного кодирования/декодирования. Разработка и адаптация новых высокоэффективных алгоритмов сжатия и распаковки изображений при обработке цифровых изображений является важной научно-практической задачей.

Полный текст:

PDF

Литература


Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2012. 1104 с.

Прэтт У. Цифровая обработка изображений. М.: Мир, 1982. 792 с.

Красильников Н.Н. Цифровая обработка 2D- и 3D-изображений: учеб. пособие. СПб.: БХВ-Петербург, 2011. 608 с.

Хуанг Т.С. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений. М.: Радио и связь, 2012. 222 с.

Самаров Е.К. Синтез алгоритма оптимальной линейной модуляции шума в цифровой обработке изображений // Электротехнические и информационные комплексы и системы. 2019. Т. 15, № 2. С. 77–84.

Привалов И.И. Ряды Фурье. М.: Едиториал УРСС, 2018. 168 с.

Артюшенко В.М., Самаров Е.К. Применение алгоритма фильтрации КалманаБьюси в задачах анализа качества электроэнергии // Электротехнические и информационные комплексы и системы. 2006. Т. 2, № 1. С. 17–23.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.