Новый метод сжатия изображений: скорость, экономия и качество

Профессор Марко Хухтанен из Университета Оулу, специалист в области прикладной и вычислительной математики, представил инновационный метод сжатия изображений. Эта техника объединяет лучшие стороны нескольких известных алгоритмов, обеспечивая повышенную эффективность и гибкость.

В современном цифровом мире сжатие изображений является универсальной задачей. JPEG, наиболее распространенный формат, сохраняет лишь 10–25% исходной информации, что может быть существенным в зависимости от контекста. Профессор Хухтанен отмечает: «Мы не видим идеального изображения, поскольку объем информации бесконечен. Поэтому мы вынуждены сжимать, сохраняя лишь самую необходимую, достаточную информацию. Это делается математически, с учетом скорости алгоритма».

Метод Хухтанена оперирует изображением горизонтально и вертикально, используя диагональные матрицы для послойного построения аппроксимации. Этот процесс напоминает упрощенную версию игры Берлекэмпа, но в непрерывной форме. «Сжатие изображений — фундаментальная задача в обработке изображений: как упаковать изображение в наименьшее пространство для быстрой передачи и обмена. Исходное изображение занимает слишком много места в памяти компьютера, поэтому мы стремимся сохранить лишь 10–25% информации».

Существующая технология JPEG основана на алгоритме, разработанном около 50 лет назад. Изначально профессор Назир Ахмед хотел использовать анализ главных компонент (PCA), но не смог реализовать его алгоритмически, остановившись на более простом методе — дискретном косинусном преобразовании (DCT). Его первоначальное предложение было отклонено как слишком простое, но в итоге DCT стало стандартом сжатия изображений.

«Научные публикации полны случайности, и трудно предсказать, что в итоге будет признано значимым. И, как в данном случае, значимость относительна», — добавляет Хухтанен.

Цель сжатия — отбросить как можно больше данных без заметных для человеческого глаза различий между оригиналом и сжатым изображением. «JPEG — простая техника: изображение делится на 64 части, и каждая часть сжимается с помощью DCT. Математически это не очень интересно, но на практике работает превосходно».

«Оригинальная идея Ахмеда, PCA, была отодвинута на второй план в сжатии изображений. Она считалась слишком трудоемкой и жесткой для дальнейшего развития. Эти два подхода существовали отдельно. В моем исследовании мне удалось устранить эту жесткость, позволив объединить идеи и использовать лучшие аспекты обоих. Другими словами, DCT и PCA не изолированы друг от друга алгоритмически», — поясняет Хухтанен.

Метод Хухтанена позволяет сжимать изображения в меньший объем данных, экономя место на хранение и ускоряя передачу. Вычисления становятся быстрее и менее ресурсоемкими, а метод хорошо подходит для параллельной обработки данных. Изображения могут формироваться поэтапно, обеспечивая более точный контроль и настройку во время сжатия. Это также способствует экономии энергии.