Оценка возможности применения метода декомпозиции изображений по топологическим признакам для уменьшения энтропии при их сжатии
Аннотация:
Введение. Стремительное увеличение объема визуальной информации в сети Интернет стимулирует усовершенствование существующих и поиск новых подходов для решения задачи сжатия изображений. Одной из важных характеристик при обработке изображений, в частности при их сжатия, является энтропия. В работе исследована возможность применения метода декомпозиции изображения по топологическим признакам для уменьшения энтропии с целью дальнейшего сжатия изображения при сохранении высокого качества. Метод. Топологическая декомпозиция предполагает разложение изображения на компоненты, каждая из которых отражает отдельный элемент на изображении. Топологическая декомпозиция позволяет сгруппировать глобальные структуры и их детали в отдельные матрицы специальные типа. Для уменьшения энтропии предложено удаление детализирующих составляющих и восстановление изображения. Отличительная особенность представленного подхода состоит в искажении не всего изображения, а части его области. Основные результаты. Предложенный метод апробирован на практической задаче сжатия изображений алгоритмом RLE, зависимым от энтропии. Полученные результаты показали, что применение топологического разложения обоснованно в вопросах уменьшения энтропии, что позволяет использовать предобработанное изображение для сжатия. Для оценки качества изображений использованы индексы PSNR, SSIM, MSE, NRM. Показано, что в сравнении с вейвлет-преобразованием при сопоставимой степени сжатия изображений предлагаемый подход конкурентноспособный по показателям оценки качества, а для определенного класса изображений со слабо зашумленными длинными объектами превосходит его. Обсуждение. Полученные результаты открывают возможности для дальнейшего изучения топологической декомпозиции для сжатия изображений с потенциально большей эффективностью и при меньших искажениях.
Ключевые слова:
Постоянный URL
Статьи в номере
- Моделирование освещенности земной поверхности для выбора режимов работы источника излучения
- Люминесцентная динамика кислородного окисления Viburnum opulus L. в растворах хитозана с наночастицами золота
- Динамическое поверхностное управление всенаправленным мобильным роботом с полными ограничениями состояния и насыщением входа
- Двухдлинноволновая цифровая голографическая интерферометрия в технических приложениях
- Структурный анализ наночастиц ZrO2 и TiO2
- Влияние покрытий поливинилбутираля с углеродными квантовыми точками на характеристики кремниевых солнечных элементов
- Численный алгоритм поиска оптимального состава реагирующей смеси на основе кинетической модели реакции
- Рамановская спектроскопия нанокомпозитов ZnO/ZnS и ZnO/ZnSe, полученных методом сольвотермического микроволнового синтеза
- Эмоциональный анализ данных социальных сетей с использованием кластерной вероятностной нейронной сети с параллелизмом данных
- Реализация нейронных сетей в методе многоуровневых компонентных цепей
- Алгоритм контроллера нечеткой логики для размещения файлов в системе хранения данных
- Персонализация сверточных нейронных сетей в задаче обнаружения стресса с использованием данных вариабельности сердечного ритма
- Использование топологического анализа данных для построения байесовских нейронных сетей
- Метод моделирования вязкоупругих свойств ориентированных полимерных материалов с помощью многобарьерной теории
- Проектирование микрополосковой патч-антенны на основе метаматериала SSRR для терагерцового диапазона с использованием алгоритма оптимизации Fennec Fox
- Алгоритм оперативного поддержания температурного режима блоков усиления мощности передающего комплекса радиолокационной станции на основе тепловой модели
- Конвективный теплообмен и гидродинамика течения у торцевой стенки лопатки турбины под действием магнитного поля
- Методы бесконтактной регистрации информационных сигналов для аудита информационной безопасности систем и сетей электроснабжения
- Оценивание параметров синхронного двигателя с постоянными магнитами
- Проблемы защиты содержимого внутренней памяти микроконтроллеров Renesas