ОСОБЛИВОСТІ ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДІВ ХАФФМАНА ТА RLE ДЛЯ СТИСНЕННЯ ЗОБРАЖЕНЬ В СИСТЕМАХ НА МІКРОКОНТРОЛЕРАХ

М. Ю. Мазін, Ю. О. Оникієнко
{"title":"ОСОБЛИВОСТІ ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДІВ ХАФФМАНА ТА RLE ДЛЯ СТИСНЕННЯ ЗОБРАЖЕНЬ В СИСТЕМАХ НА МІКРОКОНТРОЛЕРАХ","authors":"М. Ю. Мазін, Ю. О. Оникієнко","doi":"10.30857/2786-5371.2023.6.2","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"  \nМета: Дослідження ефективності використання методів стиснення RLE та Хаффмана для стиснення зображень з урахуванням обмежених ресурсів мікроконтролерів і, відповідно необхідності зменшення часу передачі зображення та зменшення витрат енергії в бездротових сенсорних мережах. \nМетодика: Експериментальне дослідження ступеня стиснення зображень з використанням методів Хаффмана та RLE, реалізованих програмно для мікроконтролерного модулю ESP32-CAM з вбудованою камерою. Оцінка та порівняння ступеню стиснення зображень, виконаного за допомогою алгоритмів Хаффмана та RLE. \nРезультати: Створено програмний модуль для реалізації алгоритмів стиснення Хаффмана та RLE на мікроконтролері ESP32-CAM. Досліджена ефективність використання алгоритмів Хаффмана та RLE, для стиснення зображень, використовуючи обмежені ресурси мікроконтролера, порівняна ефективність стиснення та розміри стиснених файлів. В результаті досліджень встановлено, що метод RLE показав низьку ефективність стиснення зображень (менше 1%) у порівнянні з методом Хаффмана, який забезпечив ступінь стиснення для вибраного зображення 11%. Попереднє використання вейвлет перетворення Хаара позитивно пливає на результати стиснення для обох досліджених методів: для RLE ступінь стиснення зріс до 16%, Хаффмана до 31% без втрат якості зображення. Для порівняння використано метод JPEG, який забезпечує ступінь стиснення того ж зображення до 70%, однак з втратою якості зображення. \nНаукова новизна: Виконано аналіз ефективності стиснення даних за допомогою методів Хаффмана та RLE, реалізованих з урахуванням обмежених обчислювальних можливостей 32-х бітних мікроконтролерів з використанням додаткової зовнішньої пам’яті. Досліджено вплив вибору методу на час обробки зображень та кількість задіяної пам’яті. \nПрактична значимість: Створено програмне забезпечення, яке реалізує алгоритми стиснення даних Хаффмана та RLE. Підтверджена доцільність використання наведених методів в системах на 32-х бітних мікроконтролерах для зменшення споживання енергії при виконанні перетворень і передачі зображень, що дає змогу подовжити термін служби батареї сенсорного вузла. При цьому досліджені алгоритми для стиснення зображення можуть забезпечити якість вихідного зображення з найменшими можливими втратами даних.","PeriodicalId":22554,"journal":{"name":"Technologies and Engineering","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-02-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Technologies and Engineering","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30857/2786-5371.2023.6.2","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

  Мета: Дослідження ефективності використання методів стиснення RLE та Хаффмана для стиснення зображень з урахуванням обмежених ресурсів мікроконтролерів і, відповідно необхідності зменшення часу передачі зображення та зменшення витрат енергії в бездротових сенсорних мережах. Методика: Експериментальне дослідження ступеня стиснення зображень з використанням методів Хаффмана та RLE, реалізованих програмно для мікроконтролерного модулю ESP32-CAM з вбудованою камерою. Оцінка та порівняння ступеню стиснення зображень, виконаного за допомогою алгоритмів Хаффмана та RLE. Результати: Створено програмний модуль для реалізації алгоритмів стиснення Хаффмана та RLE на мікроконтролері ESP32-CAM. Досліджена ефективність використання алгоритмів Хаффмана та RLE, для стиснення зображень, використовуючи обмежені ресурси мікроконтролера, порівняна ефективність стиснення та розміри стиснених файлів. В результаті досліджень встановлено, що метод RLE показав низьку ефективність стиснення зображень (менше 1%) у порівнянні з методом Хаффмана, який забезпечив ступінь стиснення для вибраного зображення 11%. Попереднє використання вейвлет перетворення Хаара позитивно пливає на результати стиснення для обох досліджених методів: для RLE ступінь стиснення зріс до 16%, Хаффмана до 31% без втрат якості зображення. Для порівняння використано метод JPEG, який забезпечує ступінь стиснення того ж зображення до 70%, однак з втратою якості зображення. Наукова новизна: Виконано аналіз ефективності стиснення даних за допомогою методів Хаффмана та RLE, реалізованих з урахуванням обмежених обчислювальних можливостей 32-х бітних мікроконтролерів з використанням додаткової зовнішньої пам’яті. Досліджено вплив вибору методу на час обробки зображень та кількість задіяної пам’яті. Практична значимість: Створено програмне забезпечення, яке реалізує алгоритми стиснення даних Хаффмана та RLE. Підтверджена доцільність використання наведених методів в системах на 32-х бітних мікроконтролерах для зменшення споживання енергії при виконанні перетворень і передачі зображень, що дає змогу подовжити термін служби батареї сенсорного вузла. При цьому досліджені алгоритми для стиснення зображення можуть забезпечити якість вихідного зображення з найменшими можливими втратами даних.
在基于微控制器的系统中使用 Huffman 和 RLE 方法进行图像压缩的特殊性
目的考虑到无线传感器网络中微控制器资源有限,因此需要减少图像传输时间和能耗,研究使用 RLE 和 Huffman 压缩方法进行图像压缩的有效性。方法使用内置摄像头的 ESP32-CAM 微控制器模块软件实现的 Huffman 和 RLE 方法对图像压缩程度进行实验研究。评估和比较使用 Huffman 和 RLE 算法进行的图像压缩程度。结果:创建了一个在 ESP32-CAM 微控制器上实施哈夫曼和 RLE 压缩算法的软件模块。研究了利用微控制器的有限资源使用哈夫曼和 RLE 算法进行图像压缩的有效性,比较了压缩效率和压缩文件的大小。研究结果发现,与哈夫曼算法相比,RLE 算法的图像压缩效率较低(不到 1%),而哈夫曼算法对所选图像的压缩率为 11%。哈小波变换的初步使用对所研究的两种方法的压缩结果都有积极影响:RLE 方法的压缩率提高到 16%,而 Huffman 方法的压缩率提高到 31%,但图像质量没有下降。作为对比,我们使用了 JPEG 方法,该方法对相同图像的压缩率高达 70%,但图像质量有所下降。科学新颖性:考虑到使用附加外部存储器的 32 位微控制器计算能力有限,分析了使用 Huffman 和 RLE 方法进行数据压缩的效率。研究了方法选择对图像处理时间和内存使用量的影响。实际意义:创建了实现哈夫曼和 RLE 数据压缩算法的软件。在使用 32 位微控制器的系统中使用这些方法来降低图像转换和传输时的能耗的便利性已得到证实,这使得延长传感器节点的电池寿命成为可能。同时,所研究的图像压缩算法可以确保原始图像的质量,并尽可能减少数据丢失。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
文献相关原料
公司名称 产品信息 采购帮参考价格
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信