На Кавказе научились быстро обрабатывать фото без потери качества

Краткий пересказ от РИА ИИ

• Ученые СКФУ разработали новую технологию для обработки изображений, которая позволяет преобразовывать сразу по три-четыре пикселя в математический код, в отличие от существующих методов.
• По словам авторов, применение новых алгоритмов значительно увеличивает энергопотребление системы, поэтому они будут полезны в сферах, где необходим анализ изображения в реальном времени вне зависимости от затрат.

МОСКВА, 4 авг. Ускорить обработку изображений без потери качества позволит новая технология, созданная в СКФУ. Алгоритм, разработанный в университете, позволяет преобразовывать в математический код (нули и единицы) сразу по три‑четыре пикселя, а не по одному, как существующие методы. Результаты представлены в издании «Компьютерная оптика».
Контроль качества продукции, предсказание движения эпицентра урагана, подсчет количества животных в заповедниках — все это предполагает обработку изображений хорошего качества. Однако передача снимков предполагает сжатие, а потом восстановление данных, из‑за чего изображение может потерять в разрешении, рассказали в Северо‑Кавказском федеральном университете (СКФУ).

«Сначала картинка «переводится» в двоичный код — последовательность нулей и единиц. Потом набор данных делится на маленькие «порции» и отправляется по сети. На принимающем устройстве нули и единицы из разных «порций» данных соединяются и переводятся в изображение. Но по своим характеристикам полученная картинка уступает исходной — так было до разработки стандарта кодирования JPEG XS в 2019 году», — рассказал один из авторов исследования, заведующий кафедрой математического моделирования факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н. И. Червякова СКФУ Павел Ляхов.

Использование алгоритмов стандарта JPEG XS позволяет сохранить разрешение, но делает передачу картинки более длительной, подчеркнули в СКФУ.
Ученые университета поняли, как ускорить передачу изображений с помощью алгоритмов кодека JPEG XS в два раза. По их мнению, дополнения к существующим алгоритмам помогут отраслям, где на визуальную информацию надо реагировать как можно быстрее: например, для медицинской визуализации и в обработке спутниковых данных.

«В отличие от современных подходов, которые обрабатывают пиксели последовательно, предлагаемый алгоритм использует метод Винограда для параллельного вычисления групп численностью от двух до пяти пикселей в течение одного элементарного действия процессора. Такой подход увеличивает производительность: на 109 процентов при сжатии изображения и на 144 процента — при восстановлении», — добавил Ляхов, пояснив, что оптимальным является размер фрагмента в три пикселя при сжатии и четыре — при восстановлении.

В СКФУ подчеркнули, что применение новых алгоритмов увеличивает энергопотребление всей системы: для кодирования — примерно в 20 раз, для расшифровки — почти в 125 раз, поэтому они будут полезны не обычным пользователям, а в сферах, где необходим анализ изображения в реальном времени вне зависимости от затрат.

Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (проекты № 23‑71‑10013 и № 24‑71‑10016).