Ставропольские ученые нашли способ уменьшить размеры изображений без потери качества

Новый метод преобразования изображений, основанный на алгоритме Винограда и вейвлет-преобразованиях, предложили использовать ученые Северо-Кавказского федерального университета. Новый подход позволит избавиться от избыточной вычислительной сложности при создании файлов и получить высокое качество изображений при небольшом весе. В вузе отметили, что такой метод уже был опробован в медицине.

Одно из самых распространённых расширений для изображений —.jpg и его вариации.jfif,.jpe или.jpeg. Этот растровый графический формат с 1992 года используется повсеместно, поскольку позволяет хранить файлы приемлемого качества и сравнительно малого объёма занимаемой памяти.

Но у формата.jpeg есть и недостатки. Один из главных — это артефакты на изображениях в виде квадратов размером 8 на 8 пикселов при сильном приближении. К тому же, если файл «тяжёлый», при манипуляциях с размером изображения теряется его качество.

Добиться большей степени сжатия файлов без потери качества изображения позволяет более современный формат JPEG2000. Но он не получил массового распространения, так как для кодирования требуются большие вычислительные мощности. Все дело в используемом алгоритме — вейвлет-преобразовании. Над этой проблемой и работали учёные ставропольского вуза.

Исследователи факультета математики и компьютерных наук имени профессора Николая Червякова СКФУ предложили способ трёхкратно увеличить скорость обработки цифровых изображений и снизить вычислительную нагрузку, а именно совместить алгоритмическую основу JPEG2000 и DjVu — вейвлет-обработку с методом Винограда.

Одним из важных достоинств вейвлет-преобразования является преимущество производительности за счёт увеличения числа операций сложения. Поскольку для вычислительной техники умножения — это более ресурсоёмкие процессы, их сокращение и замена операциями сложения позволяет ускорить расчёты.

«Интересной особенностью предложенного нами метода является тот факт, что, в отличие от классического подхода, при обработке сигнала мы получаем сразу несколько выходных значений сигнала. Возникает информационная избыточность, что позволяет не проводить вычисления повторно», — рассказывает один из авторов исследования, доцент кафедры математического моделирования факультета математики и компьютерных наук СКФУ Николай Нагорнов.

Работа по созданию нового метода вейвлет-обработки проводится в вузе в рамках Национального проекта «Наука и университеты». Результаты исследования учёных СКФУ опубликованы в международном научном рецензируемом издании «Pattern Recognition and Image Analysis».

Как отметил ректор Северо-Кавказского федерального университета Дмитрий Беспалов, сфера применения данной методики обширна и позволяет внедрить её в уже существующие технологии. Также руководитель вуза выразил уверенность в том, что метод принесёт большую пользу российской экономике и позволит более рационально использовать вычислительные мощности, снизив затраты на хранение информации.