Введение

Актуальность применения сжатия изображений в настоящее время настолько очевидна, что нет смысла это подробно описывать. Существует множество алгоритмов и форматов, использующих сжатие с потерями или без потерь для различных классов изображений. Некоторые их этих форматов хранения изображений стали общепринятыми стандартами и в настоящее время используются повсеместно. За последние годы появились новые алгоритмы и форматы, обладающие большей степенью сжатия. Однако, они еще не получили достаточного распространения и поддержки со стороны существующего программного обеспечения.

Когда я учился на 4-м курсе, меня всерьез заинтересовала проблема сжатия изображений. Я изучил существующие алгоритмы и на их основе разработал собственный алгоритм сжатия изображений с потерями и формат хранения. Отличительной особенностью данного алгоритма являлась применение в контекстном моделировании разработанного мною обучающегося предсказателя, аналоги которого не использовались в существующих форматах. Алгоритм показал достаточно высокие результаты по степени сжатия (лучше, чем JPEG, но хуже, чем JPEG 2000). Эти результаты можно было бы еще улучшить, но в связи с нехваткой времени разработка была прекращена.

В своем индивидуальном задании я кратко описал существующие подходы к сжатию изображений с потерями, разработанный мною алгоритм, привел некоторые экспериментальные данные, а также описал свое видение дальнейших форматов хранения сжатых изображений. Из разработанного алгоритма наиболее подробно описан новый метод контекстного моделирования, так как именно в нем заключается научная новизна разработанного алгоритма сжатия и формата.