Анотація. Обробка та передача великий обсягів графічних даних в системах на мікроконтролерах ускладнена через їх відносно невеликий об’єм пам’яті та обмежену продуктивність. Одним з найпоширеніших та ефективних методів стиснення зображень є JPEG. Однак стиснення даним методом буває недостатньо. В таких випадках необхідно використовувати додаткові методи обробки даних для забезпечення більшого ступеня стиснення при прийнятній якості. В роботі досліджено методи покращення JPEG стиснення, спрямовані на зниження втрат якості та виконано порівняльний аналіз трьох методів стиснення зображень: JPEG, методом приховування інформації з відновленням зображення та JPEG з попереднім вейвлет-перетворенням Хаара. Останній метод використовує вейвлет-перетворення Хаара для попередньої обробки зображень, що дозволяє підвищити якість зображення при високому ступені стиснення. Метою дослідження є порівняльний аналіз наведених вище методів та оцінка ефективності їх застосування
Вступ. Одним з найпопулярніших та найбільш використовуваних методів стиснення зображень є JPEG (Joint Photographic Experts Group). Даний метод забезпечує високий коефіцієнт стиснення, високу якість зображення та достатню гнучкість налаштувань, чим позитивно відрізняється серед різноманітних алгоритмів стиснення зображень. В сучасних мікроконтролерних системах JPEG стиснення використовується завдяки невеликим задіяним об’ємам пам’яті та достатній простоті алгоритму, який забезпечує швидку обробку даних.
Метод JPEG реалізує високий коефіцієнт стиснення на основі загальноприйнятого суб’єктивного відчуття, що очі людини завжди більш чутливі до середньо- та низькочастотних компонентів у зображенні та, навпаки, нечутливі до високочастотних компонентів. Метод використовує алгоритм стиснення з втратами, який базуються на аналізі частот. Хоча JPEG є ефективним методом для використання в системах на мікроконтролерах, він має свої обмеження, зокрема у втраті деталей при високому ступені стиснення та утворенні артефактів, що руйнують зображення [1].
Для подолання недоліків JPEG використовують додаткові засоби. В роботі [2] досліджено застосування приховування інформації для стиснення зображення для підвищення ефективності стиснення кольорових зображень JPEG шляхом перетворення їх у градації сірого зі збереженням лише компоненти яскравості. Кольорове зображення можна відновити із сірого зображення шляхом виділення компонентів кольоровості. Експериментальні результати показують, що приховування інформації дещо покращує ефективність стиснення, відновлення зображення покращує його більше, ніж приховування інформації, а використання як приховування інформації, так і відновлення зображення є найбільш ефективним для підвищення ефективності стиснення. Таким чином, кольорове зображення можна відновити зі зображення сірого, виділяючи компоненти кольоровості.
Вейвлет-перетворення Хаара представляє інший метод обробки зображення з подальшим стисненням, який може бути конкурентоспроможним у багатьох випадках. Цей метод розкладає зображення на складові, що представляють різні масштаби та частоти. Такий підхід дозволяє зберігати деталі зображення краще, ніж метод JPEG при великих ступенях стиснення та зменшує візуальні артефакти. Для зниження втрат якості в [3] запропоновано метод попередньої обробки зображень за допомогою вейвлет-перетворення Хаара, що є методом без втрат, і, відповідно, забезпечує вищу якість зображення при високому ступені стиснення.
Метою даного дослідження є порівняльний аналіз ефективності стиснення методом JPEG, методу приховування інформації з відновленням зображення та використання вейвлет-перетворення Хаара перед JPEG стисненням в системах на 32-х бітних мікроконтролерах, зокрема на ESP32, та оцінка переваг та недоліків розглянутих методів.
Під час проведення експериментів для зображень розміром 512x512 пікселів, оброблених за допомогою кожного з методів, досліджувалось наступне:
• Залежність розміру вихідного файлу від коефіцієнту якості JPEG.
• Пікове співвідношення сигнал-шум для кожного з досліджених методів обробки зображення.
Для проведення експерименту використовувалось загально вживане тестове зображення, що широко використовується в наукових роботах для ілюстрації та оцінки ефективності алгоритмів обробки зображень. Оригінальне зображення та зображення, оброблене за допомогою перетворення Хаара, наведено на рис. 1.
Рис. 1 – Оригінальне зображення а) та оброблене за допомогою перетворення Хаара б)
В таблиці 1 наведено результати порівняння трьох методів стиснення зображень: JPEG, Embedding JPEG та вейвлет-перетворення Хаара плюс JPEG. Результати отримано для різних коефіцієнтів якості (від 50 до 90). Також в таблиці відображено:
1. Розмір вихідного файлу у байтах, який було отримано після застосування кожного методу стиснення при певному коефіцієнті якості. Як видно з таблиці, для методу JPEG при коефіцієнті якості 50 середній розмір файлу складає 24 кбайт, а для Embedding – 22 кбайта, для перетворення Хаара розмір файлу найменший – 14,5 кбайт.
2. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio): параметр вимірює якість зображення після стиснення, де більше значення вказує на кращу якість. Чим ближче значення PSNR до максимального (зазвичай 100), тим менше втрат якості. В даному контексті, PSNR порівнює якість стиснених зображень з оригіналом.
Табл. 1. – Результати порівняння методів обробки зображень.
Як видно з таблиці, найбільше стиснення забезпечує комбінований метод обробки зображення: вейвлет-перетворення Хаара плюс JPEG. При коефіцієнті якості 90 розмір файлу для даного метода в 1,6 разу менший за файл, отриманий після JPEG обробки, хоча PSNR менше всього приблизно на 3 відсотки. Однак реалізація комбінованого методу вимагає більше пам’яті та часу на обробку.
Висновки. Результати експерименту показують, що Embedding та комбінований методи стиснення забезпечують менший розмір файлу у порівнянні з методом JPEG. При низьких коефіцієнтах якості (наприклад, 50 або 60), вейвлет-перетворення Хаара забезпечує значно менший розмір файлу порівняно з іншими методами, проте при цьому втрати якості, оцінені через PSNR, виявляються більшими. Одним з способів покращення якості стиснення з використанням вейвлет-перетворення Хаара є вдосконалення квантування з урахуванням характеристик конкретного зображення, що дозволить зберегти більшу кількість деталей. Також можна додати фільтрацію артефактів, що виникають під час стиснення, таких як блочні артефакти або зубчаті краї, що значно поліпшить якість зображення.
Список літератури:
1. Akash Bharadwaj, N., Rao, C. S., Rahul, & Gururaj, C. Optimized Data Compression through Effective Analysis of JPEG Standard. 2021 International Conference on Emerging Smart Computing and Informatics (ESCI). doi:10.1109/esci50559.2021.9396904
2. K. Yamawaki, F. Nakano, H. Noda and M. Niimi, "Improvement of JPEG compression efficiency using information hiding and image restoration," 2012 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communications Systems, Tamsui, Taiwan, 2012, pp. 436-440, doi: 10.1109/ISPACS.2012.6473529.
3. Mazin M. Yu., Onykiienko Yu. O. Wavelet transform application for image processing in microcontroller based Internet of Things Systems. Technologies and Engineering, № 3 (14). doi: 10.30857/ 2786-5371.2023.3.2.
____________________
Науковий керівник: Оникієнко Юрій Олексійович, кандидат технічних наук, Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського, м. Київ, Україна
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter