Одно из самых распространенных расширений для изображений – .jpg и его вариации .jfif, .jpe или .jpeg. Один из главных недостатков .jpeg – это артефакты на изображениях в виде квадратов размером 8 на 8 пикселов при сильном приближении.
Формат JPEG2000 позволяет добиться большей степени сжатия файлов без потери качества изображения, но он не получил распространения, потому что для кодирования нужны большие вычислительные мощности. Все дело в алгоритме – вейвлет-преобразовании.
Исследователи факультета математики и компьютерных наук имени профессора Николая Червякова Северо-Кавказского федерального университета предложили способ троекратно увеличить скорость обработки цифровых изображений и снизить вычислительную нагрузку: совместить алгоритмическую основу JPEG2000 и DjVu – вейвлет-обработку с методом Винограда.
По словам научного руководителя проекта, завкафедрой математического моделирования факультета математики и компьютерных наук СКФУ Павла Ляхова, у вейвлет-преобразования есть важное достоинство: преимущество производительности. Для вычислительной техники операции умножения – более ресурсоемкие процессы, поэтому, если сократить их количество за счет увеличения числа операций сложения, расчеты ускорятся.
«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», – рассказал один из авторов исследования, доцент кафедры математического моделирования факультета математики и компьютерных наук СКФУ Николай Нагорнов.
Ранее сообщалось, что ученые СКФУ нашли способ снизить ущерб от перерывов электроснабжения.
Реклама I ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет» I ИНН: 2635014955 I 2SDnjcsy7Qt
