Клятченко, Ярослав МихайловичГолуб, Володимир Володимирович2024-02-122024-02-122024Голуб, В. В. Модифікація алгоритму стиснення QOI : магістерська дис. : 123 Комп'ютерна інженерія / Голуб Володимир Володимирович. – Київ, 2024. – 90 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/64432Актуальність теми. З кожним роком обсяг даних, які генеруються та зберігаються, тільки зростає. Це стосується всіх типів даних тексту, зображень, відео, аудіо, сенсорних даних, та інших форм інформації. З розвитком технологій зображення та відео вищої роздільної здатності стають все популярнішими. Але ці файли є громіздкими та великими. Модифікація алгоритмів стиснення допомагає зменшити їх розмір, зберігаючи при цьому прийнятну якість мультимедійного контенту. Збільшення розміру даних призводить до більшого споживання мережевих ресурсів та пам'яті, що може стати проблемою для користувачів та організацій. Надлишковість даних може бути зайвим фактором в зберіганні та передачі інформації. Ефективні алгоритми стиснення даних можуть значно зменшити її, після чого для збереження на пристроях або при передачі по мережі знизиться витрати на пам'ять і пропускну спроможність мережі. Якщо врахувати споживання пам'яті та енергії обчислювальних пристроїв, то ефективні алгоритми стиснення можуть покращити продуктивність та зберігання даних на різних пристроях, включаючи мобільні телефони, сервери тощо. Отже, модифікація алгоритмів стиснення даних залишається актуальною та важливою темою в сучасному світі, де зростає обсяг та різноманітність інформації, а також де ефективне управління цією інформацією стає ключовим завданням для багатьох сфер життя та бізнесу. Об’єктом дослідження є алгоритм стиснення зображень без втрат QOI. Предметом дослідження є розробка вдосконаленого алгоритму стиснення зображень без втрат QOI. Мета роботи полягає у підвищення ефективності стиснення алгоритму QOI. Аналіз алгоритму на можливість модифікації для збільшення його ефективності. Проведення тестів удосконаленого алгоритму та оцінка ефективності модифікацій. Наукова новизна цієї роботи полягає в наступному: 1. Створення нового покращеного модифікованого алгоритму. 2. Аналітична оцінка ефективності модифікацій в порівнянні із початковим алгоритмів. Практична цінність цієї роботи, це створені модифіковані алгоритми. Модифікації, що покращують ефективність роботи початкового алгоритму. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XVI науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2023 (Київ, 28-23 листопада 2023 р.).Також, в науковій статті, на сторінках журналу «Вісник Національного технічного університету “ХПІ”. Серія : Системний аналіз управління та інформаційні технології» Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів і їхнє впровадження. У першому розділі розглянуто існуючі алгоритми стиснення даних. Ознайомились із властивостями які має зображення. У другому розділі. Детально розглянули опис алгоритму стиснення QOI. Ознайомились теоретично із архітектурою апаратних пристроїв та теоретично розглянули реалізацію кодера та декодер для алгоритму QOI. Розглянули способи модифікації різних алгоритмів. Розглянули дві модифікації алгоритму та визначили їх особливості. У третьому розділі . Розглянули програмне середовище для розробки та вибір мови програмування. Детально розглянули реалізацію кожного із варіантів модифікації та основного алгоритму. Порівняли зміни в коді алгоритму із початковим. Описали теоретично вплив модифікації на результат. У четвертому розділі Описали набори даних для проведення дослідження. Виконали експериментальне дослідження на різних наборах зображень. Експериментально підтвердити покращення алгоритмів та їх доцільність. Додатково провели дослідження на якість стиснення зображень у форматі qoi у zip-архівах. У висновках представлені результати проведеної роботи.90 с.ukстиснення данихQOIкоефіцієнт стисненняPythonPyCharmPNGdata compressioncompression ratioMaster Thesis004.627