Методи стиснення зображень в системах інтернету речей на мікроконтролерах
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Мазін М.Ю. Методи стиснення зображень в системах інтернету речей на мікроконтролерах. - Кваліфікаційна наукова робота на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 171 – Акустичні та мультимедійні електронні системи. - Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського", МОН України, Київ, 2025
Дисертація присвячена вирішенню актуального завдання – дослідженню ефективності використання вейвлет-перетворень для стиснення зображень у вбудованих системах з обмеженими ресурсами та визначенню ефективних параметрів компресії. Для цього були проаналізовані існуючі методи стиснення, проведено їх порівняння, виявлено основні недоліки та запропоновано шляхи їх усунення. У роботі вперше поставлена та розв’язана задача знаходження впливу рівня декомпозиції вейвлет-перетворення на якість відновленого зображення у системах на мікроконтролерах, досліджено особливості роботи різних типів вейвлетів (Хаара, Добеші, Коіфлет) у поєднанні з JPEG-стисненням. Вперше проведено порівняльний аналіз використання алгоритмів ентропійного стиснення, зокрема методів Хаффмана та RLE, у контексті їх застосування для обмежених обчислювальних ресурсів. Запропоновано та реалізовано новий метод адаптивної корекції артефактів, що виникають при багаторазовому застосуванні вейвлет-перетворень у поєднанні з JPEG-стисненням, який дозволяє покращити якість відновленого зображення без значного збільшення обчислювальних витрат. Для вирішення поставлених задач використано експериментальні методи досліджень, чисельне моделювання процесів компресії та обробки зображень, а також тестування розроблених алгоритмів на апаратних платформах з використанням мікроконтролерів. Проведено натурні та лабораторні дослідження, які підтвердили високу точність отриманих математичних моделей. Визначено кращі параметри стиснення для ефективного використання у вбудованих системах, а також досліджено вплив об’єму оперативної пам’яті на продуктивність компресії у реальних апаратних умовах. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості застосування розроблених алгоритмів для оптимізації стиснення зображень у системах відеоспостереження, розпізнавання образів, бездротової передачі даних. Виконані дослідження дозволяють розробникам вбудованих систем обирати ефективні методи компресії для конкретних задач, мінімізуючи використання пам’яті та процесорних ресурсів при збереженні високої якості оброблених зображень. Для дослідження ефективності стиснення зображень із використанням вейвлет-перетворень та ентропійних методів компресії були застосовані чисельні методи моделювання та експериментальні дослідження. Використано алгоритмічне моделювання процесів стиснення, а також тестування запропонованих методів на реальному апаратному забезпеченні, що дозволило отримати кількісні залежності між параметрами перетворень і якістю відновленого зображення. Запропоновано новий підхід до оптимізації компресії, що базується на комбінованому використанні вейвлет-перетворення та ентропійного кодування, зокрема методів Хаффмана та RLE. У роботі проведено порівняння різних рівнів декомпозиції вейвлетів Хаара, Добеші та Коіфлета, що дозволило оцінити їхній вплив на якість зображення та рівень стиснення. Отримані результати показали, що ефективність методів значною мірою залежить від вибору рівня декомпозиції: із збільшенням рівня деталізація зображення втрачається, але підвищується коефіцієнт стиснення. Це дозволяє визначити кращі параметри компресії для конкретних застосувань у вбудованих системах. Виявлено, що поєднання вейвлет-перетворень із ентропійним кодуванням дозволяє значно зменшити розмір зображення при мінімальних втратах якості. Зокрема, використання вейвлет-перетворень перед застосуванням алгоритму Хаффмана дозволяє досягти компресії до 30% ефективніше порівняно з традиційними методами. Водночас метод RLE продемонстрував високу ефективність для зображень з великою кількістю повторюваних пікселів, однак поступався методу Хаффмана у випадку складних структурованих зображень. Проведено чисельне моделювання впливу об’єму оперативної пам’яті мікроконтролера на швидкість виконання алгоритмів. Дослідження показали, що використання зовнішньої пам’яті дозволяє обробляти більш складні зображення, але значно знижує продуктивність стиснення. Це свідчить про необхідність балансування між якістю компресії та швидкодією алгоритму залежно від можливостей апаратної платформи. Розроблено та проведено тестування адаптивного алгоритму корекції артефактів, які виникають під час багаторазового застосування вейвлетперетворень у поєднанні з JPEG-стисненням. Виявлено, що артефакти мають періодичний характер і залежать від рівня декомпозиції. Запропонований метод корекції дозволяє усунути ці дефекти за рахунок використання медіанного фільтрування, що дає змогу підвищити якість відновленого зображення без значного збільшення обчислювальних витрат. Удосконалено програмне забезпечення для оцінки ефективності стиснення у вбудованих системах, яке враховує параметри компресії, можливості апаратної платформи та потреби конкретного застосування. Отримані результати можуть бути використані для вибору ефективніших алгоритмів обробки зображень у системах відеоспостереження, розпізнавання образів, бездротової передачі даних та інших задач, де необхідно зменшити розмір переданих файлів при збереженні їх високої якості. Також у роботі була поставлена та розв’язана задача впливу змінних частотних характеристик на ефективність вейвлет-компресії зображень у системах з обмеженими ресурсами. Актуальність цієї задачі зумовлена широким використанням бездротових технологій передавання даних, де стиснення зображень є критично важливим для зменшення затримок і енергоспоживання. Одним із основних факторів, що впливає на ефективність алгоритмів стиснення, є частотний розподіл сигналу, оскільки зміни спектрального складу можуть суттєво позначатися на коефіцієнтах вейвлет-декомпозиції. Запропонована математична модель дозволяє визначити часову залежність втрат інформації при передаванні зображень, що зазнають частотних змін у процесі компресії та декомпресії. Проаналізовано ефект частотної дисперсії, який виникає при накладанні вейвлет-перетворення на сигнал із динамічною змінною спектральною характеристикою. Проведене дослідження показує, що зі збільшенням кількості рівнів декомпозиції зображення втрачає дрібні деталі, що є критичним для застосувань у розпізнаванні образів та відеоспостереженні. Практичні експерименти з передачею зображень через бездротові канали зв’язку показали, що навіть при високих рівнях спектральних змін ефективність компресії залишається стабільною, що підтверджує надійність використання вейвлет-перетворень у складних умовах. Дослідження доводить, що запропонований метод може бути успішно використаний у реальних системах бездротової передачі даних, де необхідно досягати балансу між якістю відновленого зображення та швидкістю його передавання. Під час роботи над теоретичною та експериментальною частинами були проведені натурні та лабораторні дослідження ефективності застосування вейвлет-компресії для бездротової передачі зображень у мережах LPWAN на основі LoRa. Для оцінки якості відновлених зображень використовувались об'єктивні метрики, такі як PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) та SSIM (Structural Similarity Index), а також суб'єктивний аналіз візуальної сприйнятливості артефактів, що виникають при багаторазовій компресії. У ході експериментів проводилося порівняння зображень, переданих без компресії та з використанням різних методів вейвлет-стиснення. Виявлено, що застосування Daubechies-4, Coiflet та Haar-вейвлетів дає різну ступінь втрат інформації. Для ефективного поєднання високої якості відновленого зображення та мінімального використання пропускної здатності мережі найбільш ефективним виявилося застосування Daubechies-4 із модифікованими коефіцієнтами порогової обробки. Результати показали, що для коефіцієнтів порогової компресії нижче 20% рівень втрат залишається в межах прийнятного значення (±1,5 дБ у порівнянні з оригінальним зображенням). Процедура проведення експериментів включала тестування передавання зображень у реальних умовах LPWAN-мереж із використанням LoRa-модулів на різних відстанях і за різних рівнів перешкод. Досліджено вплив частотного діапазону, рівня сигналу та ширини смуги LoRa на якість переданого зображення. Отримані результати свідчать, що за умов низької пропускної здатності мережі застосування багаторівневої вейвлет-компресії дозволяє зменшити обсяг переданих даних до 60% без суттєвих втрат якості. Практичні результати експериментів підтвердили високу кореляцію між розрахунковими значеннями та фактичними вимірюваннями. Виявлено, що застосування адаптивної компресії, яка враховує особливості сигналу та мережевих обмежень, дозволяє досягти кращого співвідношення між швидкістю передачі та якістю відновленого зображення. Отримані результати можуть бути використані для подальшої оптимізації алгоритмів стиснення в умовах обмежених ресурсів, зокрема в системах відеоспостереження, розпізнавання образів та передавання зображень у сенсорних мережах. Таким чином, отримані експериментальні результати та чисельні моделювання можуть бути інтегровані у процес розробки оптимізованих алгоритмів компресії для мереж з обмеженими ресурсами, що підвищить ефективність передавання зображень у реальних застосуваннях.
Опис
Ключові слова
стиснення зображень, вейвлет-перетворення, JPG, RLE, код Хаффмана, Haar, Daubechies, Coiflet, PSNR, SSIM, 32-х бітні мікроконтролери, LoRa, завадостійкість, image compression, wavelet transform, Huffman coding, Haar, Daubechies, 32-bit microcontroller, noise immunity
Бібліографічний опис
Мазін, М. Ю. Методи стиснення зображень в системах інтернету речей на мікроконтролерах : дис. … д-ра філософії : 171 Електроніка / Мазін Максим Юрійович. – Київ, 2025. – 157 с.