ИСТИНА

Предметами исследования являются алгоритмы дискретного преобразования Фурье для сжатия изображений с потерями и критерии оценки качества получаемого изображения посредством таких алгоритмов. Цель и задачи. В диссертации разрабатываются улучшенные методы компрессии цифровых изображений на основе контекстного кодирования в области дискретного косинусного преобразования. Для достижения цели были поставлены и решены следующие научно-технические задачи: 1. Разработка алгоритма адаптивного кодирования в кодеках на основе дискретного косинусного преобразования (ДКП). 2. Обобщение алгоритмов сжатия изображений на основе ДКП на блоки произвольного размера. 3. Построение математического критерия оценки качества искажённого изображения, соответствующего человеческому восприятию. 6 4. Повышение достоверности методов тестирования алгоритмов на базах изображений с различными видами искажений. Методы исследования. В ходе работы над диссертацией использовались теоретические и экспериментальные методы. Теоретическими являются теория вероятностей и математической статистики, теории цифровой обработки сигналов и кодирования данных, линейной алгебры, математического анализа, численных методов. В ходе исследования производилось численное моделирование на компьютере с использованием написанных и доработанных приложений на языках C и C++, а также пакета MATLAB. Эксперимент состоял в сравнении результатов теоретических расчётов с экспертными оценками, взятыми из современных баз тестовых изображений. Достоверность результатов, научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается использованием для их получения общепринятых научных подходов и методов разработки, а также результатами численных экспериментов. Расчёты, проведённые с использованием наборов стандартных тестовых изображений, подтверждают, что использованные алгоритмы оценки качества искажённого изображения статистически достоверны и соответствуют человеческому восприятию. Преимущество созданных методов и алгоритмов сжатия цифрового изображения оценивалось с использованием известных критериев качества. Личный вклад автора. В основу диссертации легли результаты исследований, выполненных лично автором. Личный вклад автора состоял также в непосредственном участии в получении исходных данных, в аппробации результатов исследований, в обработке и интерпретации полученных данных, в подготовке основных публикаций по выполненной работе. Научная новизна. В работе предлагаются следующие новые алгоритмы, методы и программы. 1. Предложен алгоритм BigJPEG, обобщающий кодек JPEG на блоки большего размера, и его программная реализация. 2. Предложена экономичная схема кодирования JPEG-IT для базового кодека JPEG и её программная реализация. 3. Создан критерий оценки качества изображения, построенный на основе нормы Соболева. 4. Предложен метод объединения баз тестовых изображений, построенных на основе разнотипных экспертных оценок. 5. Разработана методика сравнения критериев оценки качества изображения и определение лучшего среди них. 6. Проведено сравнение алгоритмов сжатия изображений на основе лучшего по достоверности современного критерия оценки качества изображения. Практическая значимость: 1. Разработанные кодеки BigJPEG и JPEG-IT, повышающие сжатие изображений от 9 до 20%, целесообразно использовать для хранения и передачи изображений в условиях технических ограничений аппаратуры. 2. Предложенная методика сравнения критериев оценки качества изображений на объединённой базе, может быть использована для статистически достоверного ранжировать критерии качества и выбора лучшего из них. 3. Предложенный критерий оценки качества изображения SGC, может быть использован для ускорения процесса тестирования алгоритмов обработки изображений. Основные положения, выносимые на защиту: 1. Разработанные кодеки BigJPEG и JPEG-IT повышают сжатие изображений от 9 до 20% при том же качестве по сравнению с базовым кодеком JPEG. 7 2. Предложенная методика сравнения критериев оценки качества изображений на объединённой базе позволяет достоверно ранжировать критерии качества и оценивать их доверительную вероятность. 3. Предложенный критерий оценки качества изображения, сопоставим по достоверности с лучшими современными критериями, но существенно превосходит их по простоте реализации.