В СКФУ создали алгоритм для быстрого преобразования изображений без потери качества

Ученые Северо-Кавказского федерального университета разработали инновационную технологию, которая позволяет значительно ускорить обработку и передачу изображений, сохраняя при этом их исходное качество. Результаты исследования опубликованы в авторитетном научном издании «Компьютерная оптика».

В современных технологических процессах - от контроля качества продукции до подсчёта животных в заповедниках и прогнозирования траектории ураганов - критически важна работа с изображениями высокого разрешения. При передаче данных снимки подвергаются сжатию, а затем восстанавливаются на принимающей стороне.

Традиционный подход предполагает последовательную обработку каждого пикселя: изображение переводится в двоичный код (последовательность нулей и единиц), данные разбиваются на фрагменты, передаются по сети, а на приёмной стороне собираются обратно в картинку. Однако в результате такого процесса качество изображения зачастую ухудшается.

Ситуация частично изменилась с появлением в 2019 году стандарта кодирования JPEG XS: он позволил сохранять разрешение снимков, но при этом существенно увеличил время передачи данных. Исследователи СКФУ нашли способ преодолеть этот недостаток.

Команда ученых сумела ускорить передачу изображений с использованием алгоритмов кодека JPEG XS в два раза. Ключевое преимущество новой разработки заключается в применении метода Винограда для параллельных вычислений.

В отличие от традиционных методов, обрабатывающих пиксели по одному, предложенный алгоритм одновременно работает с группами из 2–5 пикселей в рамках одного элементарного действия процессора. Как пояснил заведующий кафедрой математического моделирования факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н. И. Червякова СКФУ Павел Ляхов, такой подход существенно повышает производительность системы: эффективность сжатия возрастает на 109 %, а скорость восстановления изображения - на 144 %. При этом оптимальным размером фрагмента исследователи считают три пикселя при сжатии и четыре - при восстановлении.

Новая технология ориентирована на отрасли, где критически важна скорость анализа визуальной информации в реальном времени. Среди перспективных направлений применения - медицинская визуализация, обработка спутниковых снимков и другие сферы, требующие мгновенной реакции на поступающие данные.

При этом ученые отмечают важный нюанс: внедрение новых алгоритмов влечёт за собой существенное увеличение энергопотребления системы - примерно в 20 раз при кодировании и почти в 125 раз при расшифровке данных. Поэтому технология будет наиболее востребована не в бытовом сегменте, а в специализированных областях, где приоритет отдаётся скорости и качеству обработки изображений, даже при повышенных энергозатратах.

Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда в рамках проектов № 23‑71‑10013 и № 24‑71‑10016.