ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ
УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ
АНАЛИЗ ВЕСОВОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ СЖАТИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
 |
Читать | Ляшева Стелла Альбертовна, Морозов Олег Геннадьевич, Шлеймович Михаил Петрович АНАЛИЗ ВЕСОВОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ СЖАТИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. — 2020. — №3. — Стр. 9-22. |
Ляшева Стелла Альбертовна - Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ, salyasheva@kai.ru
Морозов Олег Геннадьевич - Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ, ogmorozov@kai.ru
Шлеймович Михаил Петрович - Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ, mpshleymovich@kai.ru
В работе предложен новый метод сжатия изображений на основе кратно - масштабного вейвлет - преобразования. В результате его выполнения формируются данные, которые содержат информацию о размерах изображения, начальном уровне преобразования, аппроксимирующие коэффициенты, карты значимости детализирующих коэффициентов и значимые детализирующие коэффициенты. Карты значимости содержат бинарные значения, определяющие необходимость использования соответствующих им детализирующих коэффициентов для восстановления изображения. Алгоритм построения карт значимости содержит следующие шаги: кратно - масштабное вейвлет - преобразование, оценивание по детализирующим коэффициентам величины энергии перепада в каждом пикселе на всех уровнях многомасштабного представления, вычисление весовых значений для детализирующих коэффициентов на каждом уровне с точки зрения их вклада в восприятие изображения с учетом взаимосвязи между масштабными уровнями, пороговая обработка весов. В качестве значимых детализирующих коэффициентов на каждом уровне выбираются те, веса которых превышают заданное пороговое значение. Предложенный метод позволяет сократить объем изображения за счет отбрасывания незначимых детализирующих коэффициентов. Для повышения эффективности сжатия выполняется энтропийное кодирование элементов карт значимости и значимых детализирующих коэффициентов с использованием адаптивного метода Хаффмена. Предложенный метод позволяет получить характеристики сжатия и восстановления, сопоставимые и для тестовых изображений превышающие по качеству соответствующие характеристики популярных форматов представления изображений. Для сокращения времени на анализ изображений и принятие решений предложенный метод предусматривает возможность параллельной реализации; выполнение прогрессивного сжатия и восстановления.
Ключевые слова: обработка изображений, анализ изображений, вейвлет-преобразование изображений, весовая модель изображений, сжатие изображений