Наукові статті кафедри ПЗ

Permanent URI for this collection

https://eir.zp.edu.ua/handle/123456789/25

Browse

Browsing Наукові статті кафедри ПЗ by Subject "compression method"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Development of a method for compressing images on the basis of jpeg algorithm
    (Національний університет «Запорізька політехніка», 2020) Федорченко, Євген Миколайович; Fedorchenko, Ievgen M.; Федорченко, Евгений Николаевич; Олійник, Андрій Олександрович; Oliinyk, Andriy O.; Олейник, Андрей Александрович; Степаненко, Олександр Олексійович; Stepanenko, Olexandr O.; Степаненко, Александр Алексеевич; Корнієнко, Сергій Костянтинович; Korniienko, Serhii K.; Корниенко, Сергей Константинович
    UK: У роботі розглянуто проблему оптимізації зображень, а саме зменшення фізичного розміру зображення, шляхом якомога меншого погіршення якості. Запропоновано модифікацію JPEG-алгоритму стиснення, що полягає у додатковому квантуванні спектру після дискретного косинусного перетворення та подачі його на кодер Хаффмана, який робить стиснення ще більш ефективним. Розроблено метод вирішення задачі оптимізації зображень, який дозволяє отримати зображення з меншим розміром та більшим коефіцієнтом стиснення при збереженні оптимальної якості. EN: The paper considers the problem of image optimization, namely the reduction of the physical size of the image by minimizing the deterioration. A modification of the JPEG compression algorithm is proposed, which consists in additional quantization of the spectrum after discrete cosine transformation and its submission to the Huffman encoder, which makes compression even more efficient. A method for solving the problem of image optimization has been developed, which allows to obtain images with a smaller size and a higher compression ratio while maintaining optimal quality. RU: В работе рассмотрена проблема оптимизации изображений, а именно уменьшение физического размера изображения, путем можно меньшего ухудшения качества. Предложена модификация JPEG-алгоритма сжатия, заключается в дополнительном квантовании спектра после дискретного косинусного преобразования и подачи его на кодер Хаффмана, который делает сжатия еще более эффективным. Разработан метод решения задачи оптимизации изображений, который позволяет получить изображение с меньшим размером и большим коэффициентом сжатия при сохранении оптимального качества.