Аналіз алгоритмів стиснення зображень із втратами

Abstract

У статті розглянуто та проведено аналітичний огляд алгоритмів стиснення зображень зі втратами. Обґрунтовано актуальність дослідження за допомогою статистичних даних. Розглянуто та проаналізовано метод колірної субдискретизації. Розглянуто, описано та проаналізовано метод квантування кольорів, зокрема наявні дослідження із застосування квантування кольорів у поєднанні з дискретним косинусним перетворенням. Виділено недоліки наявного дослідження та сформульовано можливість подальшого дослідження з використанням розширеної вибірки зображень. Детально розглянуто та проаналізовано стиснення на основі дискретного косинусного перетворення. Виділено пошук оптимальних матриць квантування як перспективний напрямок подальних досліджень з підвищення ефективності застосування дискретного косинусного перетворення. Виділено адаптивне виділення більших, кратних стандартному, блоків даних, як перспективний напрямок дослідження. Розглянуто та проаналізовано метод стиснення зображень на основі вейвлет-перетворення. Сформульовано напрямок подальших досліджень із застосування інших вейвлетів окрім вейвлета Коен-Добеші-Фюво та вейвлета ЛеҐал-Табатабай для стиснення зображень. Розглянуто та проаналізовано метод фрактального стиснення. Сформульовано напрямки подальших досліджень, таких як обмеження глибини пошуку і застосування фрактального стиснення у поєднанні із дискретним косинусним перетворенням. Підсумовано напрямки подальших досліджень для покращення функціональних характеристик розглянутих алгоритмів. Основним науковим результатом проведеного дослідження є виділення переліку перспективних тем досліджень, що дозволять збільшити обсяг даних про методи, моделі та засоби стиснення зображень. Практична цінність проведеного дослідження полягає у тому, що воно містить перелік тем досліджень, які можуть бути використані науковими працівниками як матеріал для подальшої наукової діяльності.

The article discusses and conducts an analytical review of lossy image compression algorithms. Substantiated the relevance of the research with the help of statistical data. Considered and analyzed the color subsampling method. Reviewed, described, and analyzed the color quantization method, in particular, existing studies on the application of color quantization in combination with the discrete cosine transform. Highlighted the shortcomings of the existing research and formulated the possibility of further research using an expanded sample of images. Considered and analyzed in detail the compression based on the discrete cosine transform. Singled out the search for optimal quantization matrices as a promising direction of further research on improving the efficiency of the application of discrete cosine transformation. Highlighted the adaptive allocation of larger, multiples of the standard data blocks as a promising direction of research. Considered and analyzed the image compression method based on the wavelet transform. Formulated the direction of further research on the use of wavelets other than Cohen-Dobechy-Feuvo and LeGall-Tabatabay wavelet for image compression. Considered and analyzed the method of fractal compression. Formulated directions for further research, such as limiting the search depth and applying fractal compression in combination with discrete cosine transformation. Summarized directions for further research to improve the functional characteristics of the considered algorithms. The main scientific result of the conducted research is the selection of a list of promising research topics that will allow increasing the amount of data on methods, models and means of image compression. The practical value of the research is that it contains a list of research topics that can be used by researchers as material for further research.