Details

Тема выпускной квалификационной работы: «Сжатие изображений с использованием лифтинговых схем». Данная работа посвящена исследованию алгоритмов сжатия изображений и тестированию метода, основанного на лифтинговых схемах дискретного вейвлет-преобразования (DWT), а именно схеме CDF 5/3. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Изучение теоретических основ вейвлет-преобразований и лифтинговых схем. 2. Анализ существующих методов сжатия изображений, включая JPEG и JPEG 2000. 3. Тестирование алгоритма сжатия изображений на основе лифтинговой схемы CDF 5/3. 4. Тестирование алгоритма программным способом и его тестирование. 5. Оценка эффективности алгоритма с использованием метрик PSNR и SSIM. 6. Сравнение разработанного метода с существующими подходами к сжатию изображений. Работа проведена с использованием языка программирования Python и библиотек для обработки изображений (NumPy, PIL). В ходе исследования были протестированы алгоритмы вейвлет-декомпозиции, квантования и кодирования изображения. Lena и Baboon послужили примером тестовых изображений на основе которых проводились эксперемнты. В ходе тестирования было выполнено сравнение результатов лифтиговых схем CDF 5/3, CDF 9/7, Haar, Custom Normal. Результаты работы показывают, что предложенный метод обеспечивает может конкурировать с уже существующими при дальнейшей тонко настройке. Схема CDF 5/3 продемонстрировала хорошие показатели PSNR и SSIM при относительно низких вычислительных затратах. между степенью сжатия и качеством восстановленного изображения, позволяя минимизировать потери информации. Данный подход может применяться для обработки изображений в системах видеонаблюдения или мало мощных системах при должной реализации.

The topic of the graduate qualification work is “Image compression using lifting schemes”. This work is devoted to the study of image compression algorithms and testing of the method based on lifting schemes of discrete wavelet transform (DWT), namely the CDF 5/3 scheme. The objectives addressed in the research were: 1. Studying the theoretical background of wavelet transforms and lifting schemes. 2. Analyzing existing image compression methods, including JPEG and JPEG 2000. 3. Testing the image compression algorithm based on CDF 5/3 lifting scheme. 4. Testing the algorithm in a programmatic way and testing it. 5. Performance evaluation of the algorithm using PSNR and SSIM metrics. 6. Comparison of the developed method with existing approaches to image compression. The work was carried out using Python programming language and image processing libraries (NumPy, PIL). The algorithms of wavelet decomposition, quantization and image coding were tested. Lena and Baboon served as an example of test images on the basis of which the experiments were conducted. During the testing, the results of CDF 5/3, CDF 9/7, Haar, Custom Normal lifting schemes were compared. The results show that the proposed method can compete with the existing ones with further fine-tuning. The CDF 5/3 scheme demonstrated good PSNR and SSIM performance at relatively low computational cost. between the compression ratio and the quality of the reconstructed image, allowing to minimize information loss. This approach can be applied to image processing in surveillance or low-power systems when properly implemented.