DCT分解および拡散表現に基づくデータ基盤画像の損失圧縮アルゴリズム

本原稿では、画像のデータベースを圧縮するための新しいアプローチを提案します。最初に、画像を表現するために必要なデータを効果的に削減する新しい表現を導入し、その後の圧縮ステップの効率を高めます。新しい表現に離散コサイン変換（DCT）を適用し、選択された画像に対して異なるレベルで閾値処理を行います。DCTは画像エネルギーを少数の係数に集中させることが知られており、圧縮に理想的です。再構成された画像のピーク信号対雑音比（PSNR）の変動を計算し、閾値処理後の非ゼロ係数の割合を評価することで、対応する曲線を描きます。これらの計算は、再構成された画像の品質に関する洞察を提供し、圧縮による劣化を最小限に抑えることを保証します。また、マルチ解像度分析で知られる離散ウェーブレット変換（DWT）と同様のステップを繰り返し、その性能をDCTと比較します。これらの曲線は、少数の係数のみで画像再構成を可能にし、データの大幅な削減を実現するプロセスを観察するのに役立ちます。この比較分析により、さまざまなタイプの画像に対して最も効果的な方法を特定します。これらの曲線から得られたデジタル結果を分析した後、再構成された画像の結果を詳細に生成し、議論します。結論で示されたデジタルおよび視覚的結果は、提案された戦略の堅牢性を示しています。また、医療画像、リモートセンシング、マルチメディアストレージなどの分野での潜在的な応用も探求し、その多様性を強調します。我々の研究結果は、DCTと組み合わせた新しい表現が非常に効果的であり、画像品質を維持しながら substantial 保存容量の削減を提供することを示唆しています。これらの結果は、理論的研究および実際の実装にとって重要であり、画像圧縮技術の将来の進展のための基盤を提供します。