(41-6) 16 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

Статистическое кодирование при компрессии изображений на основе иерархической сеточной интерполяции
Гашников М.В.

 

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, Самара, Россия

 PDF, 740 kB

DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-6-905-912

Страницы: 905-912.

Аннотация:
Исследуются алгоритмы статистического кодирования при компрессии изображений. Предлагается подход к повышению эффективности кодов переменной длины при компрессии изображений с потерями. Разрабатывается алгоритм статистического кодирования, предназначенный для использования в составе методов компрессии изображений, осуществляющих кодирование декоррелированного сигнала с неравномерным распределением вероятностей. Производится экспериментальное сравнение предложенного алгоритма с алгоритмами ZIP и ARJ при кодировании специфических данных иерархического метода компрессии. Кроме того, проводится экспериментальное сравнение иерархического метода компрессии изображений, включающего разработанный алгоритм кодирования, с методом JPEG и методом на основе вейвлет-преобразования.

Ключевые слова:
компрессия изображений, статистическое кодирование, коды переменной длины, квантование, энтропия, объём сжатых данных.

Цитирование:
Гашников, М.В. Статистическое кодирование при компрессии изображений на основе иерархической сеточной интерполяции / М.В. Гашников // Компьютерная оптика. – 2017. – Т. 41, №6. – С. 905-912. – DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-6-905-912.

Литература:

  1. Schowengerdt, R.A. Remote sensing: models and methods for image processing / R. Schowengerdt. – 3th ed. – Burlington, San Diego: Academic Press, 2007. – 558 p. – ISBN 978-0-12-369407-2.
  2. Chang, Ch.-I. Hyperspectral data processing: Algorithm design and analysis / Ch.-I. Chang. – Hoboken, NJ: A John Wiley & Sons, Inc., 2013. – 1164 p. – ISBN: 978-0-471-69056-6.
  3. Borengasser, M. Hyperspectral remote sensing: Principles and applications / M. Borengasser, W.S. Hungate, R. Wat­kins. – Boca Raton, London, New York: CRC Press, 2007. – 128 p. – ISBN: 978-1-56670-654-4.
  4. Gonzalez, R.C. Digital image processing / R.C. Gonzalez, R.E. Woods. – 3th ed. – Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2007. – 976 p. – ISBN: 978-0-13-168728-8.
  5. Pratt, W.K. Digital image processing / W.K. Pratt. – 4th ed. – Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 2007. – 806 p. – ISBN: 978-0-471-76777-0.
  6. Sayood, K. Introduction to data compression / К. Sayood. – 4th ed. – Waltham, MA: Morgan Kaufmann, 2012. – 768 p. – ISBN: 978-0-12-415796-5.
  7. Salomon, D. Data compression: The complete reference / D. Salomon. – 4th ed. – London: Springer-Verlag, 2007. – 1118 p. – ISBN: 978-1-84628-602-5.
  8. Computer image processing. Part II: Methods and algorithms / A.V. Chernov, V.M. Chernov, M.A. Chicheva, V.A. Fursov, M.V. Gashnikov, N.I. Glumov, N.Yu. Ilyaso­va, A.G. Khramov, A.O. Korepanov, A.V. Kupriyanov, E.V. Myasnikov, V.V. Myasnikov, S.B. Popov, V.V. Sergeyev, V.A. Soifer; ed. by V.A. Soifer. – VDM Verlag Dr. Müller. – 2010. – 584 p. – ISBN: 978-3-6391-7545-5.
  9. Plonka, G. Fast and numerically stable algorithms for discrete cosine transforms / G. Plonka, M. Tasche // Linear Algebra and its Applications. – 2005. – Vol. 394. – P. 309-345. – DOI: 10.1016/j.laa.2004.07.015.
  10. Wallace, G.K. The JPEG still picture compression standard / G.K. Wallace // Communications of the ACM. – 1991. – Vol. 34, Issue 4. – P. 30-44. – DOI: 10.1145/103085.103089.
  11. Gupta, V. Enhanced image compression using wavelets / V. Gupta, V. Sharma, A. Kumar // International Journal of Research in Engineering and Science (IJRES). – 2014. – Vol. 2(5). – P. 55-62.
  12. Li, J. Image compression: The mathematics of JPEG-2000 / J. Li // Modern Signal Processing. – 2003. – Vol. 46. – P. 185-221.
  13. Gashnikov, M. Compression method for real-time systems of remote sensing / M.V. Gashnikov, N.I. Glumov, V.V. Ser­geyev // Proceedings of 15th International Conference on Pattern Recognition. – 2000. – Vol. 3. – P. 232-235. – DOI: 10.1109/ICPR.2000.903527.
  14. Gashnikov, M. Development and Investigation of a hierarchical compression algorithm for storing hyperspectral ima­ges / M.V. Gashnikov, N.I. Glumov // Optical Memory and Neural Networks. – 2016. – Vol. 25, Issue 3. – P. 168-179. – DOI: 10.3103/S1060992X16030024.
  15. Ziv J. A universal algorithm for sequential compression / J. Ziv, A. Lempel // IEEE Transactions on Information Theory. – 1977. – Vol. 23, Issue 3. – P. 337-343. – DOI: 10.1109/TIT.1977.1055714.
  16. Huffman, D. A method for the construction of minimum-redundancy codes / D. Huffman // Proceedings of the IRE. – 1952. – Vol. 40, Issue 9. – P 1098-1101. – DOI: 10.1109/JRPROC.1952.273898.
  17. Written, I.H. Arithmetic coding for data compression / I.H. Written, R.M. Neal, J.G. Cleary // Communication of the ACM. – 1987. – Vol. 30, Issue 6. – P. 520-540. – DOI: 10.1145/214762.214771.
  18. Гашников, М.В. Бортовая обработка гиперспек­тральных данных в системах дистанционного зондирования Земли на основе иерархической компрессии / М.В. Гашников, Н.И. Глумов // Компьютерная оптика. – 2016. – Т. 40, № 4. – С. 543-551. – DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-4-543-551.
  19. Gashnikov, M.V. Hierarchical grid interpolation under hyperspectral images compression / M.V. Gashnikov, N.I. Glu­mov // Optical Memory and Neural Networks. – 2014. – Vol. 23, Issue 4. – P. 246-253. – DOI: 10.3103/S1060992X14040031.
  20. LuraTech: A business of Foxit software. – URL: http://www.luratech.com (request date 20.07.2017).
  21. Ватолин, Д. Сравнение кодеков изображений стандарта JPEG2000 [Электронный ресурс] / Д. Ватолин, А. Москвин, О. Петров, А. Титаренко. – URL: http://compression.ru/video/codec_comparison/pdf/jpeg2000_codec_comparison_ru.pdf (создан 09.2005, дата обращения 20.07.2017).
© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: journal@computeroptics.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20