Метод стиснення зображень на основі багатомасштабного розкладу з підвищеними вагами у вузлах склейки сплайну

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.84.20896

Ключові слова:

сплайн, багатомасштабний розклад, стиснення графічних даних

Анотація

Стаття присвячена розвитку і вдосконаленню методів стиснення зображень. Стиснення інформації є критично важливим у сучасному цифровому світі, оскільки обсяги даних постійно зростають, а ефективне управління цими даними стає все більш актуальним. Для вирішення цієї задачі створено алгоритми, які дозволяють проводити операцію стиснення з втратою певної кількості інформації (Lossy) або без втрат (Lossless). У даній статті увагу приділено розвитку методу стиснення з втратами, де видаляються менш помітні дані, що дає високий коефіцієнт стиснення, але призводить до зниження якості (наприклад, JPEG, фрактальний, деякі методи MPEG). Основною задачею науковців стає знаходження такого алгоритмічного рішення, яке дозволить при більшому коефіцієнті стиснення залишити якомога вищу якість зображення. Основним математичним апаратом, що забезпечує стиснення із втратами, є дискретне косинусне перетворення (ДКП) або вейвлет-методи для перетворення пікселів у частотну область. Авторами запропоновано використовувати інший підхід, а саме, у процесі багатомасштабного розкладу в якості базисної функції застосовувати не вейвлети, а сплайн-функції. Відповідно, розроблено сплайновий багатомасштабний розклад з підвищеними вагами у вузлах склейки сплайна. Також проведено оцінку переваг такого алгоритму в порівнянні з прямою процедурою сплайнового багатомасштабного розкладу та з відомими стандартами стиснення зображень.

Посилання

Daubechies, Ingrid. (1992), Ten Lectures on Wavelets, SIAM, ISBN 978-0-89871-274-2

Mallat, S.G. (1999). A Wavelet Tour of Signal Processing. Academic Press. ISBN 0-12-466606-X.

Burt, Peter J., Adelson, Edward H. The Laplacian Pyramid as a Compact Image Code, IEEE Transactions on Communication, Vol. Com-3l, No. 4, April 1983, pp. 532-540.

Meyer, Yves (1992), Wavelets and Operators, Cambridge, UK: Cambridge University Press, ISBN 0-521-42000-8

Chui, Charles K. (1992), An Introduction to Wavelets, San Diego, CA: Academic Press, ISBN 0-12-174584-8

Shutko V., Tereshchenko L., Sitko А., Kravchenko V., Volkogon V., Zh.Vasylieva-Shalamova, Kolhanova O. Method for improving the efficiency of online communication systems based on adaptive multiscale transformation, 2020 10th International Conference on Advanced computer information technologies ACIT’2020 (Germany, Deggendorf, September 16-18, 2020) – Conference Proceedings – PP. 824-829.

O. Kolhanova, V. Shutko, V. Volkohon, L.Tereshchenko V. Kravchenko, M. Shutko, N. Mykhalchyshyn Mathematical spline processing method for filtering and compressing data 2nd International Workshop on Cyber Hygiene & Conflict Management in Global Information Networks (Ukraine, Kyiv, November 29-30). CEUR Workshop Proceedings, 2022, 2654, PP. 204-214.

V.V. Lukin, S.S. Krivenko, M.K. Chobanu, O.O.Kolganova “Acceleration and Efficiency Analysis of DCT-based Filtering” Telecommunications and Radio Engineering, 2013, Volume 72, No 7. – pp. 613-626.

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-12-30

Як цитувати

Колганова, О., Давидов, О., Терещенко, Л., & Шутко, В. (2025). Метод стиснення зображень на основі багатомасштабного розкладу з підвищеними вагами у вузлах склейки сплайну. Проблеми iнформатизацiї та управлiння, 4(84), 59–65. https://doi.org/10.18372/2073-4751.84.20896

Номер

Розділ

Статті