Работа посвящена разработке метода предобработки цифрового изображения на основании замены левого и правого сингулярных векторов, соответствующих
максимальному сингулярному числу, в блоках матрицы на n-оптимальный вектор для улучшения качества сжатия цифрового изображения (ЦИ) при сохранении в формате JPEG. Критериями качества сжатия ЦИ в данной работе считаются объем файла ЦИ после сохранения и значения количественных показателей для оценки надежности восприятия ЦИ в целом и его локальных визуальных искажений в соответствии с разработанной авторами ранее методикой количественной оценки надежности восприятия цифрового изображения. Приведены результаты вычислительного эксперимента, подтверждающие эффективность использования разработанного метода.
Робота присвячена розробці методу передобробки цифрового зображення на основі заміни лівого і правого сингулярних векторів, що відповідають максимальному сингулярному числу, в блоках матриці на n-оптимальний вектор для підвищення якості стиснення цифрового зображення (ЦЗ) при збереженні в форматі JPEG. Критеріями якості стиснення ЦЗ в даній роботі вважаються об’єм файла ЦЗ після збереження і значення кількісних показників для оцінки надійності сприйняття ЦЗ в цілому і його локальних візуальних спотворень у відповідності з розробленою авторами раніше методикою кількісної оцінки надійності сприйняття цифрового зображення. Наведені результати обчислювального експерименту, що підтверджують ефективність використання розробленого методу.
Work is devoted to development of technique of preprocessing of digital image on the basis of replacement of left and right singular vectors corresponding to the maximum singular number in blocks of matrix by n-optimum vector to improve the quality of digital image compression (DI) while saving it in JPEG. The criteria of DI compression quality in this study are the volume of DI file after saving and the values of quantitative indicators of both whole and local digital image perception reliability. These quantitative indicators are used according to the previously developed by authors technique of quantitative assessment of digital image perception reliability. The results of computational experiments that confirm the effectiveness of proposed technique usage are shown.
