Методи підвищення інформативності та зменшення об'єму графічних даних на основі аналізу їх колірного простору

dc.citation.epage84
dc.citation.issue1
dc.citation.journalTitleУкраїнський журнал інформаційних технологій
dc.citation.spage78
dc.citation.volume4
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorЖуравель, І. М.
dc.contributor.authorМичуда, Л. З.
dc.contributor.authorZhuravel, I. M.
dc.contributor.authorMychuda, L. Z.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2024-03-20T09:41:12Z
dc.date.available2024-03-20T09:41:12Z
dc.date.created2022-02-28
dc.date.issued2022-02-28
dc.description.abstractПостійний розвиток цифрової техніки призвів до різкого збільшення кількості та об'ємів медіафайлів, зокрема, цифрових зображень, які становлять значну частину трафіка комп'ютерних мереж, що призводить до зменшення швидкості їх передачі. Дослідження, проведені у роботі, ґрунтуються на положеннях та методах опрацювання цифрових зображень, законах зорового сприйняття, основах теорії ймовірності та математичного моделювання. Результати теоретичних досліджень перевірялися шляхом імітаційного моделювання. У роботі запропоновано технологію, яка через аналіз колірного простору зображення та врахування законів зорового сприйняття, дає можливість істотно зменшити об'єм графічного файлу. Ця технологія використовується для розв'язання цілого ряду задач, зокрема, візуалізації файлів великого об'єму та підвищення інформативності зображень зі складним семантичним наповненням. Встановлено, що зменшення об'єму графічного файлу досягається через оптимізацію палітри та призводить до незначного погіршення візуальної якості сприйняття зображення. Для зменшення помітності похибки та формування візуального відчуття присутності на зображенні більшої кількості різноманітних кольорів, ніж є насправді, запропоновано використовувати дифузійне псевдозмішування кольорів, яке полягає у моделюванні одних кольорів за допомогою інших. Разом з задачею зменшення об'єму графічних файлів на основі оптимізації палітри досліджено подібну за методологією задачу підвищення інформативності зображень через використання псевдокольорів. За допомогою модифікації функції перетворення координат колірного простору в колірні компоненти, запропоновано модифікований підхід до формування псевдокольорових зображень, який забезпечує підвищення інформативності напівтонових цифрових зображень при їх візуальному аналізі.
dc.description.abstractThe constant development of digital technology has led to a sharp increase in the number and volume of media files, including digital images, which make up a significant part of computer network traffic, which reduces the speed of their transmission. The research conducted in this work is based on the provisions and methods of digital image processing, the laws of visual perception, the basics of probability theory and mathematical modeling. The results of theoretical research were verified by simulation. The paper proposes a technology that, through the analysis of the color space of the image and taking into account the laws of visual perception, makes it possible to significantly reduce the size of the image file. This technology is used to solve a number of problems, in particular, the visualization of large files and increase the informativeness of images with complex semantic content. It is established that the reduction of the image file size is achieved through the optimization of the palette and leads to a slight deterioration in the visual quality of image perception. To reduce the visibility of error and create a visual sense of the presence of more different colors in the image than is actually the case, it is proposed to use diffuse pseudo-mixing of colors, which is to model some colors with others. Along with the task of reducing the volume of graphic files based on the optimization of the palette, a similar methodology was developed to increase the informativeness of images through the use of pseudo-colors. By modifying the function of converting the coordinates of color space into color components, a modified approach to the formation of pseudo-color images is proposed, which increases the informativeness of halftone digital images in their visual analysis.
dc.format.extent78-84
dc.format.pages7
dc.identifier.citationЖуравель І. М. Методи підвищення інформативності та зменшення об'єму графічних даних на основі аналізу їх колірного простору / І. М. Журавель, Л. З. Мичуда // Український журнал інформаційних технологій. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2022. — Том 4. — № 1. — С. 78–84.
dc.identifier.citationenZhuravel I. M. Visualization and increasing the informativeness of large graphic files / I. M. Zhuravel, L. Z. Mychuda // Ukrainian Journal of Information Technology. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2022. — Vol 4. — No 1. — P. 78–84.
dc.identifier.doidoi.org/10.23939/ujit2022.01.078
dc.identifier.issn2707-1898
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/61525
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofУкраїнський журнал інформаційних технологій, 1 (4), 2022
dc.relation.ispartofUkrainian Journal of Information Technology, 1 (4), 2022
dc.relation.references[1] Ajay, Kumar, Boyat, Brijendra, & Kumar, Joshi (2015). A Review Paper: Noise Models In Digital Image Processing. SIPIJ, 6(2), 63–75. https://doi.org/10.5121/sipij.2015.6206
dc.relation.references[2] Andrews, H. C., Tescher, A. G., & Kruger, R. P. (1972). Image processing by digital computers. IEEE Spectrum, 9(7), 20–32. https://doi.org/10.1109/MSPEC.1972.5218964
dc.relation.references[3] Cheng, Z., Sun, H., Takeuchi, M., & Katto, J. (2020). Learned Image Compression With Discretized Gaussian Mixture Likelihoods and Attention Modules. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 7939–7948. https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.00796
dc.relation.references[4] Choi, Y., El-Khamy, M., & Lee, J. (2019). Variable Rate Deep Image Compression With a Conditional Autoencoder. Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 3146–3154. https://doi.org/10.1109/ICCV.2019.00324
dc.relation.references[5] Cosman, P. C., Gray, R. M., & Olshe, R. A. (1994). Evaluating Quality of Compressed Medical Images. Proceedings of the IEEE "SNR, Subjective Rating, and Diagnostic Accuracy, 82(6), 919–932. https://doi.org/10.1109/5.286196
dc.relation.references[6] Franchini, Giorgia, Cavicchioli, Roberto, & Cheng Hu, Jia. (2019). Stochastic Floyd-Steinberg dithering on GPU: image quality and processing time improved, Fifth International Conference on Image Information Processing (ICIIP), November 2019. https://doi.org/10.1109/ICIIP47207.2019.8985831
dc.relation.references[7] Gonzalez, R. C., & Wintz, P. (1987). Digital Image Processing. Addisson – Wesley. Reading. Massachusetts. 505 p.
dc.relation.references[8] Gordon, R., & Rangayyan, R. M. (1984). Feature enhancement of film mammograms using fixed and adaptive neighbourhood. Applied optics, 23, 560–564. https://doi.org/10.1364/AO.23.000560
dc.relation.references[9] Hosaka, K. (1986). A new picture quality evaluation method. Proc. International Picture Coding Symposium, Tokyi, Japan, 316–321.
dc.relation.references[10] Hriaznov, A. Iu. (2016). Technique for obtaining pseudo-color x-ray images in dual-energy radiography. Biotechnosphere, 3(33). 17–20. [In Russian].
dc.relation.references[11] Internet Microscope Technolog (2018). iMicroTec, Inc. Retrieved from: http://www.videotest.ru
dc.relation.references[12] Karimov, A., Kopets, E., Kolev, G., Leonov, S., Scalera, L., & Butusov, D. (2021). Image Preprocessing for Artistic Robotic Painting. Inventions, 6(1), 19. https://doi.org/10.3390/inventions6010019
dc.relation.references[13] Kumar, P., & Parmar, A. (2020). Versatile Approaches for Medical Image Compression: A Review Procedia Computer Science, 167, 1380–1389. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.349
dc.relation.references[14] Mentzer, F., Agustsson, E., Tschannen, M., Timofte, R., & Van Gool, L. (2019). Practical Full Resolution Learned Lossless Image Compression. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 10629–10638. https://doi.org/10.1109/CVPR.2019.01088
dc.relation.references[15] Metallographic Equipment and Consumables (2007). PACE Technologies. Retrieved from: http://www.metallographic.com
dc.relation.references[16] Qian, Lin. (1993). Halftone image quality analysis based on a human vision model, Proc. SPIE 1913, Human Vision, Visual Processing, and Digital Display IV, 8 September 1993. https://doi.org/10.1117/12.152712
dc.relation.references[17] Rahman, M. A, & Hamada, M. (2019). Lossless Image Compression Techniques: A State-of-the-Art Survey. Symmetry, 11(10), 1274. https://doi.org/10.3390/sym11101274
dc.relation.references[18] Stokes, Michael, Anderson, Matthew, Chandrasekar, Srinivasan, & Motta, Ricardo (November 5, 1996). A Standard Default Color Space for the Internet: sRGB, Version 1.10. ICC. Retrieved from: https://www.color.org/sRGB.xalter
dc.relation.references[19] Vorobel, R., Zhuravel, I., Opyr, N., & Popov, B. (1998). Image quality enhancement technique for X – ray testing. 2nd International Conference on Computer Methods and Inverse Problems in Nondestructive Testing and Diagnostics, Minsk, 20–23 October 1998. Proceedings, 449–455.
dc.relation.references[20] Zhuravel, I. M. (2019). Computer Analysis of the Distribution of Grain Sizes in the Structure of 12Kh1MF Steel After Operation. Materials Science, 55(4), 187–192. https://doi.org/10.1007/s11003-019-00287-y
dc.relation.referencesen[1] Ajay, Kumar, Boyat, Brijendra, & Kumar, Joshi (2015). A Review Paper: Noise Models In Digital Image Processing. SIPIJ, 6(2), 63–75. https://doi.org/10.5121/sipij.2015.6206
dc.relation.referencesen[2] Andrews, H. C., Tescher, A. G., & Kruger, R. P. (1972). Image processing by digital computers. IEEE Spectrum, 9(7), 20–32. https://doi.org/10.1109/MSPEC.1972.5218964
dc.relation.referencesen[3] Cheng, Z., Sun, H., Takeuchi, M., & Katto, J. (2020). Learned Image Compression With Discretized Gaussian Mixture Likelihoods and Attention Modules. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 7939–7948. https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.00796
dc.relation.referencesen[4] Choi, Y., El-Khamy, M., & Lee, J. (2019). Variable Rate Deep Image Compression With a Conditional Autoencoder. Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 3146–3154. https://doi.org/10.1109/ICCV.2019.00324
dc.relation.referencesen[5] Cosman, P. C., Gray, R. M., & Olshe, R. A. (1994). Evaluating Quality of Compressed Medical Images. Proceedings of the IEEE "SNR, Subjective Rating, and Diagnostic Accuracy, 82(6), 919–932. https://doi.org/10.1109/5.286196
dc.relation.referencesen[6] Franchini, Giorgia, Cavicchioli, Roberto, & Cheng Hu, Jia. (2019). Stochastic Floyd-Steinberg dithering on GPU: image quality and processing time improved, Fifth International Conference on Image Information Processing (ICIIP), November 2019. https://doi.org/10.1109/ICIIP47207.2019.8985831
dc.relation.referencesen[7] Gonzalez, R. C., & Wintz, P. (1987). Digital Image Processing. Addisson – Wesley. Reading. Massachusetts. 505 p.
dc.relation.referencesen[8] Gordon, R., & Rangayyan, R. M. (1984). Feature enhancement of film mammograms using fixed and adaptive neighbourhood. Applied optics, 23, 560–564. https://doi.org/10.1364/AO.23.000560
dc.relation.referencesen[9] Hosaka, K. (1986). A new picture quality evaluation method. Proc. International Picture Coding Symposium, Tokyi, Japan, 316–321.
dc.relation.referencesen[10] Hriaznov, A. Iu. (2016). Technique for obtaining pseudo-color x-ray images in dual-energy radiography. Biotechnosphere, 3(33). 17–20. [In Russian].
dc.relation.referencesen[11] Internet Microscope Technolog (2018). iMicroTec, Inc. Retrieved from: http://www.videotest.ru
dc.relation.referencesen[12] Karimov, A., Kopets, E., Kolev, G., Leonov, S., Scalera, L., & Butusov, D. (2021). Image Preprocessing for Artistic Robotic Painting. Inventions, 6(1), 19. https://doi.org/10.3390/inventions6010019
dc.relation.referencesen[13] Kumar, P., & Parmar, A. (2020). Versatile Approaches for Medical Image Compression: A Review Procedia Computer Science, 167, 1380–1389. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.349
dc.relation.referencesen[14] Mentzer, F., Agustsson, E., Tschannen, M., Timofte, R., & Van Gool, L. (2019). Practical Full Resolution Learned Lossless Image Compression. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 10629–10638. https://doi.org/10.1109/CVPR.2019.01088
dc.relation.referencesen[15] Metallographic Equipment and Consumables (2007). PACE Technologies. Retrieved from: http://www.metallographic.com
dc.relation.referencesen[16] Qian, Lin. (1993). Halftone image quality analysis based on a human vision model, Proc. SPIE 1913, Human Vision, Visual Processing, and Digital Display IV, 8 September 1993. https://doi.org/10.1117/12.152712
dc.relation.referencesen[17] Rahman, M. A, & Hamada, M. (2019). Lossless Image Compression Techniques: A State-of-the-Art Survey. Symmetry, 11(10), 1274. https://doi.org/10.3390/sym11101274
dc.relation.referencesen[18] Stokes, Michael, Anderson, Matthew, Chandrasekar, Srinivasan, & Motta, Ricardo (November 5, 1996). A Standard Default Color Space for the Internet: sRGB, Version 1.10. ICC. Retrieved from: https://www.color.org/sRGB.xalter
dc.relation.referencesen[19] Vorobel, R., Zhuravel, I., Opyr, N., & Popov, B. (1998). Image quality enhancement technique for X – ray testing. 2nd International Conference on Computer Methods and Inverse Problems in Nondestructive Testing and Diagnostics, Minsk, 20–23 October 1998. Proceedings, 449–455.
dc.relation.referencesen[20] Zhuravel, I. M. (2019). Computer Analysis of the Distribution of Grain Sizes in the Structure of 12Kh1MF Steel After Operation. Materials Science, 55(4), 187–192. https://doi.org/10.1007/s11003-019-00287-y
dc.relation.urihttps://doi.org/10.5121/sipij.2015.6206
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/MSPEC.1972.5218964
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.00796
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/ICCV.2019.00324
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/5.286196
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/ICIIP47207.2019.8985831
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1364/AO.23.000560
dc.relation.urihttp://www.videotest.ru
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/inventions6010019
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.349
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/CVPR.2019.01088
dc.relation.urihttp://www.metallographic.com
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1117/12.152712
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/sym11101274
dc.relation.urihttps://www.color.org/sRGB.xalter
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/s11003-019-00287-y
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2022
dc.subjectцифрове зображення
dc.subjectколірний простір
dc.subjectпсевдокольори
dc.subjectдифузійне змішування кольорів
dc.subjectdigital image
dc.subjectcolor space
dc.subjectpseudo-colors
dc.subjectdiffuse color mixing
dc.titleМетоди підвищення інформативності та зменшення об'єму графічних даних на основі аналізу їх колірного простору
dc.title.alternativeVisualization and increasing the informativeness of large graphic files
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2022v4n1_Zhuravel_I_M-Visualization_and_increasing_78-84.pdf
Size:
5.56 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Thumbnail Image
Name:
2022v4n1_Zhuravel_I_M-Visualization_and_increasing_78-84__COVER.png
Size:
1.85 MB
Format:
Portable Network Graphics

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.8 KB
Format:
Plain Text
Description: