Reversible integer approximation of color space transforms for lossless compression of big color raster data

Обратимые целочисленные преобразования имеют большое значение для алгоритмов сжатия без потерь. Для выполнения обратимой декорреляции цветовых каналов предложен алгоритм вычисления параметров обратимого целочисленного преобразования, аппроксимирующего такие непрерывные отображения, как дискретное преобразование Карунена–Лоэва. Предложен способ оценивания ошибок аппроксимации, позволяющий выбрать оптимальную аппроксимацию исходного преобразования, минимизирующую эти ошибки. На примере формата файлов MRG, предназначенного для хранения больших объёмов целочисленных растровых данных, показано, что после применения декорреляции получается повысить степень сжатия многоканальных растровых изображений при использовании алгоритма сжатия без потерь.Работа выполнена в рамках гранта № 075-15-2020-787 Министерства науки и высшего образования РФ на выполнение крупного научного проекта по при-оритетным направлениям научно-технологического развития (проект «Фундаментальные основы, методы и технологии цифрового мониторинга и прогнозиро-вания экологической обстановки Байкальской при-родной территории»)

Exclusive-or preprocessing and dictionary coding of continuous-tone images.

The field of lossless image compression studies the various ways to represent image data in the most compact and efficient manner possible that also allows the image to be reproduced without any loss. One of the most efficient strategies used in lossless compression is to introduce entropy reduction through decorrelation. This study focuses on using the exclusive-or logic operator in a decorrelation filter as the preprocessing phase of lossless image compression of continuous-tone images. The exclusive-or logic operator is simply and reversibly applied to continuous-tone images for the purpose of extracting differences between neighboring pixels. Implementation of the exclusive-or operator also does not introduce data expansion. Traditional as well as innovative prediction methods are included for the creation of inputs for the exclusive-or logic based decorrelation filter. The results of the filter are then encoded by a variation of the Lempel-Ziv-Welch dictionary coder. Dictionary coding is selected for the coding phase of the algorithm because it does not require the storage of code tables or probabilities and because it is lower in complexity than other popular options such as Huffman or Arithmetic coding. The first modification of the Lempel-Ziv-Welch dictionary coder is that image data can be read in a sequence that is linear, 2-dimensional, or an adaptive combination of both. The second modification of the dictionary coder is that the coder can instead include multiple, dynamically chosen dictionaries. Experiments indicate that the exclusive-or operator based decorrelation filter when combined with a modified Lempel-Ziv-Welch dictionary coder provides compression comparable to algorithms that represent the current standard in lossless compression. The proposed algorithm provides compression performance that is below the Context-Based, Adaptive, Lossless Image Compression (CALIC) algorithm by 23%, below the Low Complexity Lossless Compression for Images (LOCO-I) algorithm by 19%, and below the Portable Network Graphics implementation of the Deflate algorithm by 7%, but above the Zip implementation of the Deflate algorithm by 24%. The proposed algorithm uses the exclusive-or operator in the modeling phase and uses modified Lempel-Ziv-Welch dictionary coding in the coding phase to form a low complexity, reversible, and dynamic method of lossless image compression