Порівняльний аналіз алгоритмів суперроздільної здатності для стиснення зображень

Thumbnail Image
Бучко, Олена
Нгуєн, Сан Бинь
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
У статті розглянуто підхід до стиснення зображень, який передбачає використання методів суперроздільної здатності. Запропонований підхід має потенціал підвищити візуальну якість відтворення зображень і забезпечити ефективніший результат стиснення порівняно з традиційними методами стиснення. Наведено експериментальну оцінку запропонованого алгоритму на основі FSRCNN, EDSR, Real-ESRGAN мереж суперроздільної здатності з використанням кількісних та якісних показників.
Image compression is essential in today’s digital age when sharing and storing high-quality images is becoming increasingly important. With the growing demand for visually appealing content, there is also a growing need for efficient image compression methods that help to store images without losing visual details.The main disadvantage of traditional compression methods is that they often degrade image quality, lead to artefacts, and cause loss of texture and colour. This problem can be significant in areas where high image quality is crucial, such as medical imaging, satellite imagery, and professional photography.This paper studies the types of super-resolution algorithms and their role in improving the image com-pression process. The basic principles of these methods, their application in image compression, and the current state of research in this area are analyzed. The goal was to show the potential of super-resolution algorithms in the context of information compression, images and videos, and to give impetus to further research in this area.The proposed approach to image compression based on super-resolution methods can improve the visual quality of image reproduction and provide more efficient compression results than traditional compression methods. The paper uses quantitative and qualitative indicators to present an experimental evaluation of the proposed algorithm based on FSRCNN, EDSR, and Real-ESRGAN super-resolution networks. The experimental results confirm the high efficiency of the proposed approach. The use of FSRCNN, EDSR, and Real-ESRGAN allows us to improve the reproduction of images with high accuracy and detail.This article generally reveals the importance of super-resolution methods in image compression and provides a basis for further research. Using these methods can bring significant benefits in various fields where image quality is crucial.
стиснення зображень, суперроздільна здатність, нейронні мережі, комп’ютерний зір, стаття, image compression, super-resolution, neural networks, computer vision
Бучко О. А. Порівняльний аналіз алгоритмів суперроздільної здатності для стиснення зображень / Бучко О. А., Нгуєн С. Б. В. // Наукові записки НаУКМА. Комп'ютерні науки. - 2023. - Т. 6. - С. 24-29. - https://doi.org/10.18523/2617-3808.2023.6.24-29