Е.В. Крылов, В.К. Аникин, Ю.М. Коваль

Национальный технический университет Украины «КПИ»

Модификация вейвлетного метода сжатия изображений для веб-приложений

Изображения, которые сжаты вейвлетным методом, занимают меньше физической памяти на диске, это позволяет увеличить скорость их загрузки. Недостаток – это отсутствие поддержки данных форматов изображений современными браузерами. Для использования данных изображений можно воспользоваться специальным тегом для графики canvas.[1]

После модификации данного метода появится возможность сжатия и обратного преобразования изображений.

Коэффициенты преобразования для сжатия изображения будут иметь вид:

(1)

(2)

Сохранение среднего значения позволяет преобразовывать только изображения с градацией серого и представляет его в виде средней яркости каждого пикселя. В этой модификации вейвлетнго метода сохраняются значения пикселя в системе RGBA, что позволяет использовать прозрачность пикселей изображения и полную цветность.[3]

Можно упростить метод до одномерного случая исходя из формата хранимых данных в теге canvas.

В результате этого должна получиться матрица следующего вида:

(3)

На завершающем шаге вейвлет преобразования можно выбрать значимые коэффициенты разности. Значение отличия цветности некоторых соседних пикселей настолько мало, что его можно приравнять к 0.

Определяя процент запоминания наибольших коэффициентов разности, уменьшается размер файла и качество изображения.

В таблице 1 показаны размеры bmp-файла изображения сохраненного в двух наиболее популярных форматах, а так же сжатого вейвлетным методом с сохранением коэффициентов 5%, 10% и 50%. [3]

Таблица 1

Сравнение размера разных форматов изображений

Формат изображения	bmp	jpeg	png	5%	10%	50%
Размер файла	387Kb	121Kb	233Kb	2 Kb	7,4 Kb	63,6 Kb

В результате эксперимента было показано, что применение данного метода позволяет уменьшить размер файла изображения минимум на 47% в сравнении с остальными распространенными форматами изображений и увеличить скорость его загрузки в веб-приложениях.

Литература:

1. Яковлев А.Н. Введение в вейвлет-преобразовани. / А.Н. Яковлев. — Новосибирск: НГТУ, 2003. - 104 с.

2. Уэлстид  С. Фракталы и вейвлеты для сжатия изображений в действии: пер. с англ. / С. Уэлстид.— М.:Триумф, 2003. —319 с.

3. Крылов Е. В. Исследование вейвлетного метода сжатия изображений для повышения быстродействия веб приложений / Е. В. Крылов, В. К. Аникин, Е. В. Аникина // Адаптивні системи автоматичного управління. - 2013. - № 2. - С. 35-40.