Метод сжатия изображений на основе анализа весов детализирующих коэффициентов вейвлет-преобразования
Аннотация
Дата поступления статьи: 21.09.2024Многие современные системы обработки информации и управления для различных областей базируются на программно-аппаратных средствах обработки и анализа изображений. При этом часто необходимо обеспечить хранение и передачу больших наборов данных, в том числе коллекций изображений. Для уменьшения объема требуемой памяти и увеличения скорости передачи информации применяются технологии сжатия данных. К настоящему времени разработаны и применяются подходы, основанные на использовании дискретных вейвлет-преобразований. Достоинством данных преобразований является возможность локализовать точки изменения яркости на изображениях. Соответствующие таким точкам детализирующие коэффициенты вносят значимый вклад в энергию изображения. Этот вклад можно оценить количественно в виде весов, анализ которых позволяет определить способ квантования коэффициентов вейвлет-преобразования в предложенном методе сжатия с потерями. Описанный в статье подход соответствует общей схеме сжатия изображений и предусматривает этапы преобразования, квантования и кодирования. Он обеспечивает хорошие показатели сжатия и может быть использован в системах обработки информации и управления.
Ключевые слова: обработка изображений, сжатие изображений, избыточность в изображениях, общая схема сжатия изображений, вейвлет-преобразование, сжатие на основе вейвлет-преобразования, весовая модель, значимость детализирующих коэффициентов, квантование
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
.