ЕФЕКТИВНІСТЬ МОДИФІКАЦІЇ АЛГОРИТМУ УЩІЛЬНЕННЯ ДАНИХ БЕЗ ВТРАТ

Автор(и)

  • Ярослав Клятченко Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0003-4236-4059
  • Володимир Голуб Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна

DOI:

https://doi.org/10.20998/2079-0023.2023.02.10

Ключові слова:

стиснення даних, алгоритм QOI, модифікація алгоритму, ущільнення даних без втрат

Анотація

Сучасний рівень розвитку інформаційних технологій обумовлює стрімке збільшення обсягів інформації, що зберігається, передається та оброблюється в комп’ютерних системах. Забезпечення повноцінного та ефективного використання цієї інформації вимагає застосування новітніх удосконалених алгоритмів для ущільнення та оптимізації її зберігання. Подальше зростання технічного рівня апаратних та програмних засобів тісно пов’язано з проблемами нестачі пам’яті для зберігання, що, також, актуалізує задачу ефективної компресії даних. Покращені алгоритми стиснення дозволяють ефективніше використовувати ресурси для зберігання та зменшують час пересилання даних через мережу. Щороку програмісти, вчені та науковці шукають способи удосконалення існуючих алгоритмів, а також винаходять нові, оскільки кожен алгоритм, навіть якщо він є простим, має свій потенціал удосконалення. Широке коло технологій, пов'язаних зі збором, обробкою, зберіганням і передачею інформації, значною мірою орієнтується на розвиток систем, в яких графічне подання інформації має перевагу над іншими типами представлення. Розвиток сучасних комп’ютерних систем і мереж вплинув на широке розповсюдження засобів, що оперують цифровими зображеннями. Зрозуміло, що зберігання і передача великої кількості зображень у первісному, необробленому вигляді є досить затратною по ресурсам задачею. В свою чергу сучасні мультимедійні системи набули значної популярності завдяки, насамперед, ефективним засобам компресії графічної інформації. Стиснення зображень є ключовим чинником для підвищення ефективності передачі даних та використання обчислювальних ресурсів. Робота присвячена дослідженню модифікації алгоритму стиснення даних The Quite OK Image Format, або QOI, що оптимізовано за швидкодією для стиснення графічної інформації. Тестування тих реалізацій алгоритму, які були запропоновані його автором, демонструє такі обнадійливі результати, що можуть зробити його конкурентоспроможним щодо вже відомого алгоритму PNG, забезпечуючи більшу швидкодію стиснення та націленість на роботу з архівами. В статті проведено порівняння результатів роботи двох запропонованих модифікацій алгоритму з оригінальною реалізацією та показано їхні переваги. Оцінено ефективність модифікацій та особливості їхнього застосування для різних випадків. Також проведено порівняння коефіцієнтів стиснення файлів, що були ущільнені оригінальним алгоритмом QOI з такими коефіцієнтами, які було отримано в результаті застосування модифікацій його початкової версії.

Біографії авторів

Ярослав Клятченко, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

кандидат технічних наук, доцент кафедри системного програмування і спеціалізованих комп’ютерних систем Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», м. Київ, Україна

Володимир Голуб, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

студент кафедри системного програмування і спеціалізованих комп’ютерних систем Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», м. Київ, Україна

Посилання

Fu S., Wang L., Cheng Y., Chen G. Intelligent compression for synchrotron radiation source image. 25th International Conference on Computing in High Energy and Nuclear Physics. 2021. vol. 251 pp. 1–7. DOI : https://doi.org/10.1051/epjconf/202125103073.

Skil L. 63% liudei zaraz onlain. Velykyi zvit Digital 2022 pro korystuvachiv internetu. Available at: https://ain.ua/2022/04/30/zvit-digital-2022/ (accessed 13.11.2023).

Use images and media to enhance understanding. Avaible at: https://accessibility.huit.harvard.edu/use-images-and-media- enhance-understanding (accessed: 12.11.2023).

Richter F. Smartphones Cause Photography. Available at: https://www.statista.com/chart/10913/number-of- photos-taken-worldwide (accessed: 13.11.2023).

Kharakterystyky zobrazhennia ta zasobiv yoho vidtvorennia. Available at: https://library.vpuhlukhiv.com.ua/subjects:basic:informatika:graph:k%D0%B0r%D0%B0kterystyky_zobr%D0%B0zhennia_t%D0%B0_z%D0%B0sobiv_ioho_vidtvorennia (accessed: 13.11.2023).

What are different types of redundancies in digital image? Explain in detail. Available at: https://www.ques10.com/p/7293/what-are- different-types-of-edundancies-in-digi-1 (accessed: 13.11.2023).

Compression algorithms. Available at: https://www.prepressure.com/library/compression-algorithm accessed: 02.11.2023).

WebP. Available at: https://uk.wikipedia.org/wiki/WebP (accessed: 13.11.2023).

Szablewski D. The Quite OK Image Format for Fast, Lossless Compression. Available at: https://qoiformat.org (accessed: 1.11.2023).

Szablewski D. QOI - The Quite OK Image Format. Available at: https://qoiformat.org/benchmark (accessed: 7.11.2023).

Szablewski D. QOI-Specification. Available at: https://qoiformat.org/qoi-specification.pdf (accessed: 25.10.2023).

Portable Network Graphics (PNG) Specification (Second Edition). Available at: http://www.w3.org/TR/PNG/ (accessed: 8.11.2023).

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-12-19

Як цитувати

Клятченко, Я., & Голуб, В. (2023). ЕФЕКТИВНІСТЬ МОДИФІКАЦІЇ АЛГОРИТМУ УЩІЛЬНЕННЯ ДАНИХ БЕЗ ВТРАТ. Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї, (2 (10), 67–72. https://doi.org/10.20998/2079-0023.2023.02.10

Номер

Розділ

ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ