Ускоренная передача изображений в формате JPEG XS без потери качества.

Ученые Северо-Кавказского федерального университета адаптировали ранее разработанный метод ускоренной обработки изображений под современный стандарт кодирования JPEG XS, что позволило вдвое сократить время передачи данных без потери качества изображения, сообщили в пресс-службе СКФУ.

«Команде ученых удалось вдвое ускорить передачу изображений с помощью алгоритмов кодека JPEG XS», — сообщили в университете.

Как пояснили в вузе, работа с изображениями высокого разрешения востребована при выполнении задач контроля качества продукции, медицинской визуализации, обработки спутниковых изображений, мониторинга живой природы и прогнозирования природных явлений. При передаче такие изображения сжимаются, а затем восстанавливаются, однако традиционные алгоритмы часто приводят к ухудшению качества.

Появившийся в 2019 году стандарт JPEG XS позволил сохранить исходное разрешение изображений, но увеличил время передачи данных. Исследователи СКФУ предложили решение этой проблемы с помощью метода Винограда для параллельных вычислений. В отличие от традиционной последовательной обработки пикселей, новый алгоритм одновременно выполняет вычисления над группами от двух до пяти пикселей за одну операцию процессора. По мнению авторов исследования, такой подход увеличивает эффективность сжатия на 109% и скорость восстановления изображений на 144%. Наиболее эффективной оказалась обработка фрагментов в три пикселя при сжатии и в четыре пикселя при восстановлении.

Применение технологии

Разработка предназначена для областей, где требуется максимально быстрый анализ визуальной информации в режиме реального времени. Возможные области применения включают медицинскую визуализацию, обработку спутниковых изображений и другие области, требующие быстрой обработки данных.

В то же время ученые отмечают, что использование нового алгоритма сопровождается существенным увеличением энергопотребления — примерно в 20 раз при кодировании и почти в 125 раз при восстановлении данных. Поэтому технология ориентирована в первую очередь на специализированные системы, для которых скорость и качество обработки изображений важнее затрат энергии.

Поддержка исследований

Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда в рамках проектов № 23-71-10013 и № 24-71-10016. Результаты исследования были опубликованы в научном журнале Computer Optics.