Ученые ставропольского вуза нашли метод обработки изображений без потери качества

Сотрудники Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) разработали новый метод преобразования изображений, позволяющий сохранять их качество при уменьшении веса картинки. Этот способ уже протестирован в медицине.

Наиболее распространенное расширение для изображений – это растровый графический формат .jpg и его производствые. Он позволяет хранить изображения в хорошем качестве при небольшом объеме занимаемой памяти.

Один из главных недостатков .jpg – это артефакты на изображениях в виде квадратов размером восемь на восемь пикселов при сильном приближении. К тому же при «тяжелых» файлах соотношение “качество - размер” становится не столь приемлемым.

Другой формат (JPEG2000) позволяет добиться большей степени сжатия файлов без потери качества изображения. Однако он не получил широкую популярность, так как для кодирования требуются большие вычислительные мощности. Все дело в используемом алгоритме – вейвлет-преобразовании. Над этой проблемой и работали математики.

Ученые ставропольского университета предложили способ трехкратно увеличить скорость обработки цифровых изображений и снизить вычислительную нагрузку.

“Сфера применения данной методики обширна и позволяет внедрить ее в уже существующие технологии. Уверен, что метод, предложенный нашими математиками, принесет большую пользу российской экономике, позволит более рационально использовать вычислительные мощности и снизит затраты на хранение информации”, – отметил ректор СКФУ Дмитрий Беспалов.

Новый метод был создан при использовании алгоритма Винограда в вейвлет-обработке. Ученые предложили совместить алгоритмическую основу JPEG2000 и DjVu – вейвлет-обработку с методом Винограда.

Научный руководитель проекта, заведующий кафедрой математического моделирования факультета математики и компьютерных наук СКФУ Павел Ляхов рассказал, что преимущество вейвлет-преобразования в производительности, поскольку для вычислительной техники умножения – более ресурсоемкие процессы, поэтому, если сократить их количество операций за счет увеличения числа операций сложения, то это ускорит расчеты.

Другая особенность нового метода состоит в том, что в отличие от классического подхода при обработке сигнала ученые получают 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 рамках нацпроекта «Наука и университеты». Результаты исследования ученые ставропольского вуза описали в статье Reducing the Computational Complexity of Image Processing Using Wavelet Transform Based on the Winograd Method в международном научном рецензируемом издании Pattern Recognition and Image Analysis.