Параллельная обработка в задачах сжатия растровых изображений

Abstract

Предложен метод сжатия без потерь бинарных и полутоновых изображений с использованием булевой алгебры кубических функций. Исходное изображение разбивается на отдельные блоки фиксированного размера, которые интерпретируются как карты Карно, для минимизации которых разработан новый алгоритм полиномиальной сложности. Достоинствами предложенного метода сжатия являются возможность параллельной реализации на микро- и макроуровне, устойчивость к ошибкам вычислений, и выполнение различных преобразований над изображением.

Запропоновано метод ущільнення без втрат бінарних та напівтонових зображень з використанням булевої алгебри кубічних функцій. Початкове зображення розбивається на окремі блоки фіксованого розміру, які інтерпретуються як карти Карно, для мінімізації яких розроблено новий алгоритм поліноміальної складності. Перевагами запропонованого методу є можливість паралельної реалізації на мікро- та макрорівні, стійкість до помилок обчислень, і виконання різноманітних перетворень над зображенням.

A novel approach for the lossless compression of binary and gray level images using the Boolean algebra of cubic functions is presented. An initial image is divided into the separate blocks of constant size, which are interpreted as Karnaugh map, for minimization of which the new algorithm of polynomial complexity is suggested. The advantages of this method of data compression are the possibility of parallel realization at the micro- and macro levels, immunity against computational errors and performance of the different transformations with the images.