Images Subband Approximation in the Task of Bit Representations Volumes Compression

Authors

  • Evgeniy G. Zhilyakov Belgorod National Research University
  • Aleksand V. Koskin Orel State University named after I.S. Turgenev
  • Ilya I. Lubkov Tehnoproekt LLC
  • Andrey A. Chernomorets Belgorod National Research University

DOI:

https://doi.org/10.52575/2687-0932-2022-49-3-607-615

Keywords:

images, bit representation compression approximation, two-dimensional subband analysis and synthesis

Abstract

Images are an important tool of information processes, as they are a natural form of information exchange for a person, directly perceived by the senses. As a rule, the equipment intended for fixing images contains many recording sensors and a sufficiently large number of binary digits for the digital representation of their values. At the same time, depending on the intended use of visual information, such a volume of data may be excessive and there is a need to reduce it, especially when they are transmitted remotely. This reduction of bit representations of visual information is commonly referred to as compression. The importance of using compression has caused the development of appropriate methods, among which JPEG and JPEG2000 have become the most widespread. Without begging for their merits, we still note their lack of flexibility from the standpoint of the importance of preserving certain properties in the reconstructed approximations of the original images. In this paper, we propose a method of data compression with preservation in the recoverable approximations of spectra in given two-dimensional subdomains of the spatial frequency domain, which is commonly referred to as subband. The results of the conducted comparative computational experiments illustrate the advantages of the proposed subband compression method of images bit representations over the currently most widely used JPEG2000 both in processing time and in the achieved visual quality of the reconstructed approximations.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Evgeniy G. Zhilyakov, Belgorod National Research University

Doctor of Technical Sciences, Professor, Professor of the Department of Information and Telecommunication Systems and Technologies, Belgorod State National Research University,
Belgorod, Russia

Aleksand V. Koskin, Orel State University named after I.S. Turgenev

Doctor of Technical Sciences, Professor, Director of the Department of Informatization and Perspective Development, Orel State University named after I.S. Turgenev,
Orel, Russia

Ilya I. Lubkov, Tehnoproekt LLC

Director Tehnoproekt LLC,
Belgorod, Russia

Andrey A. Chernomorets, Belgorod National Research University

Doctor of Technical Sciences, Associate Professor, Professor of the Department of Applied Informatics and Information Technologies, Belgorod National Research University,
Belgorod, Russia

References

Авдеев О.В., Чобану М.К. 2006. Сжатие изображений с помощью частичной сортировки вейвлет-коэффициентов. Цифровая обработка сигналов, № 2.

Артюшенко В.М., Шелухин О.И., Афонин М.Ю. 2004. Цифровое сжатие видеоинформации и звука. М.: Дашков и К.

Гантмахер Ф.Р. 1967. Теория матриц. М.: Наука.

Гонсалес Р., Вудс Р. 2012. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера.

Дворкович В.П., Дворкович А.В. 2012. Цифровые видеоинформационные системы (теория и практика). М.: Техносфера.

Евсютин О.О., Шелупанов А.А., Россошек С.К., Мещеряков Р.В. 2013. Сжатие цифровых изображений. М.: Горячая линия – Телеком.

Жиляков Е.Г., Черноморец А.А. 2009. Вариационные алгоритмы анализа и обработки изображений на основе частотных представлений: Белгород: Изд-во ГИК. 146 c.

Жиляков Е.Г. 2015. Оптимальные субполосные методы анализа и синтеза сигналов конечной длительности. Автомат. и телемех., 4: 51–66.

Кобелев В.Ю., Приоров А.Л. 2006. Применение неразделимых оптимизированных вейвлет-фильтров в задачах сжатия изображений. Цифровая обработка сигналов, № 2.

Крящев В.В., Бекренев В.А., Соловьев В.Е., Никитин А.Е. 2011. Улучшение качества JPEG2000-изображений на основе модифицированного билатерального фильтра. Цифровая обработка сигналов, № 3.

Петров Е.П., Харина Н.Л., Сухих П.Н. 2015. Метод сжатия цифровых изображений без спектральных преобразований. Цифровая обработка сигналов, № 3.

Радченко Ю.С. 2002. Алгоритм сжатия изображений на основе полиномиальных преобразований

(алгоритм GDCT). Цифровая обработка сигналов, № 1.

Стрелков Ф.В., Умняшкин С.В. 2003. Контекстное кодирование коэффициентов дискретного косинусного преобразования (ДКП) в JPEG-подобной схеме компрессии. Цифровая обработка сигналов, № 2.

Умняшкин С.В., Коплович Д.М., Черкасов И.В. 2006. Об использовании контекстного векторного квантования в области дискретных вейвлет-преобразований для компрессии изображений. Цифровая обработка сигналов, № 2.

Умняшкин С.В., Курина В.В. 2009. Алгоритм сжатия изображений на основе дискретного псевдокосинусного преобразования. Цифровая обработка сигналов, № 3.

Умняшкин С.В., Гизятуллин Р.Р. 2014. Сжатие изображений на основе блочной декомпозиции в области пакетного вейвлет-преобразования. Цифровая обработка сигналов, № 1.

Хорн Р., Джонстон Ч. 1989. Матричный анализ. М: Мир.

Хургин Я.И., Яковлев В.П. 1971. Финитные функции в физике и технике. М.: Наука.


Abstract views: 81

Share

Published

2022-09-30

How to Cite

Zhilyakov, E. G., Koskin, A. V., Lubkov, I. I., & Chernomorets, A. A. (2022). Images Subband Approximation in the Task of Bit Representations Volumes Compression. Economics. Information Technologies, 49(3), 607-615. https://doi.org/10.52575/2687-0932-2022-49-3-607-615

Issue

Section

INFOCOMMUNICATION TECHNOLOGIES