Запропоновано спосіб та відповідні алгоритми зменшення розмірів стиснутих зображень та прискорення їх декодування в модифікованому форматі JPEG завдяки використанню замість колірної моделі YCbCr альтернативних різницевих колірних моделей як з цілими, так і з напівцілими коефіцієнтами. Із застосуванням запропонованих різницевих колірних моделей зменшуються розміри файлів окремих стиснутих зображень внаслідок міжкомпонентної декореляції та прискорюється їх декодування з використанням операцій із цілими числами та операцій побітового зсуву
замість операцій з дійсними чи масштабованими цілими числами. Основні висновки за результатами дослідження:
1. Не існує універсальної колірної моделі, яка дала б змогу оптимально виконати міжкомпонентну декореляцію для всіх типів зображень. Навіть для зображень одного типу оптимальними (в сенсі декореляції) можуть виявитися різні колірні моделі.
2. У графічних форматах для стиснення окремих зображень замість колірних моделей із дійсними коефіцієнтами доцільно використовувати різницеві колірні моделі з цілими чи напівцілими коефіцієнтами, якщо вони прогнозовано зменшують коефіцієнт стиснення. Такі колірні моделі в середньому прискорюють декодування на 3%.
3. Для стиснення зображень без втрат варто застосовувати різницеві колірні моделі з цілими коефіцієнтами, а при компресії зображень із втратами – різницеві колірні моделі з напівцілими коефіцієнтами.
4. При стисненні зображень із втратами колірні моделі із напівцілими коефіцієнтами не збільшують діапазон можливих значень окремих компонентів та суттєво не впливають на якість зображень. Якщо потрібно мінімізувати RMSE, то несучу компоненту в різницевій колірній моделі варто сформувати з напівсуми компонентів. Коли ж необхідно максимально прискорити декодування, то несучу компоненту в різницевій колірній моделі доцільно сформувати з однієї зі вхідних компонентів.
1. Сэломон, Д. (2006). Сжатие данных, изображений и звука. – М.: Техносфера.
2. Миано, Дж. (2003). Форматы и алгоритмы сжатия изображений в действии (С. 249-318). Москва: Триумф.
3. Wallace, G. K. (1991). The JPEG still picture compression standard. Communication of ACM, 34(4), 30-44.
4. Гонсалес, Р. & Вудс, Р. (2005). Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера.
5. Шпортько, О.В. (2010). Підвищення ефективності стиснення кольорових зображень у форматі PNG (Дис.… канд. техн. наук). Рівненський державний гуманітарний університет, Рівне.
6. Ватолин, Д., Ратушняк, А., Смирнов, М. & Юкин, В. (2003). Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео. Москва: ДИАЛОГ-МИФИ.
7. Пономаренко, С. И. (2002). Пиксел и вектор: Принципы цифровой графики. Гл. 17. Цифровые модели. Цифровая модель RGB. Відновлено з http://www.computerbooks.ru/books/Graphics/Book-Digital-Graphics/Glava%2....
8. Прэтт, Э. (1982). Цифровая обработка изображений. – М.: Мир.
9. Шпортько, О. В. (2009). Використання різницевих кольорових моделей для стиснення RGB-зображень без втрат. Відбір і обробка інформації, 31(107), 90–97.
10. Шпортько, О. В. & Шпортько, В. О. (2018). Застосування різницевих колірних моделей для стиснення зображень в модифікованому графічному форматі JPEG (С. 144–146), Обчислювальні методи і системи перетворення інформації. V наук.-техн. конф. Львів: ФМІ.
11. Шпортько, О. В. (2018). Зменшення розмірів стиснутих даних черезрядкових сканів графічного формату JPEG (С. 298–299), Сучасні проблеми математичного моделювання, обчислювальних методів та інформаційних технологій: Міжнар. наук. конф. – Рівне: А. В. Червінко.