PatchSVD: A Non-uniform SVD-based Image Compression Algorithm

要約

データの保存は、画像の解像度が高く複雑であるため、ファイル サイズが大きくなることが多い画像データを扱う場合に特に困難です。
データ ストレージのコストをより適切に管理するには、効率的な画像圧縮アルゴリズムが不可欠です。
この論文では、特異値分解 (SVD) アルゴリズムに基づいた、PatchSVD と呼ばれる新しい領域ベースの非可逆画像圧縮技術を提案します。
実験を通じて、PatchSVD が 3 つの一般的な画像圧縮メトリクスに関して SVD ベースの画像圧縮よりも優れていることを示します。
さらに、PatchSVD 圧縮アーティファクトを JPEG (Joint Photographic Experts Group) および SVD ベースの画像圧縮の圧縮アーティファクトと比較し、PatchSVD 圧縮アーティファクトが JPEG および SVD アーティファクトと比較して好ましいいくつかのケースを示します。

要約(オリジナル)

Storing data is particularly a challenge when dealing with image data which often involves large file sizes due to the high resolution and complexity of images. Efficient image compression algorithms are crucial to better manage data storage costs. In this paper, we propose a novel region-based lossy image compression technique, called PatchSVD, based on the Singular Value Decomposition (SVD) algorithm. We show through experiments that PatchSVD outperforms SVD-based image compression with respect to three popular image compression metrics. Moreover, we compare PatchSVD compression artifacts with those of Joint Photographic Experts Group (JPEG) and SVD-based image compression and illustrate some cases where PatchSVD compression artifacts are preferable compared to JPEG and SVD artifacts.

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