Adaptive Iterative Compression for High-Resolution Files: an Approach Focused on Preserving Visual Quality in Cinematic Workflows

要約

この研究では、映画撮影ワークフローとデジタル保存で使用される高解像度DPX由来TIFFファイルの反復適応圧縮モデルを提示します。
このモデルは、SSIMおよびPSNRメトリックを使用して、3つの構成（C0、C1、C2）にわたって圧縮パラメーターを動的に調整し、高い視覚忠実度を維持しながら最大83.4％の貯蔵削減を達成します（SSIM> 0.95）。
白黒のクラシック、ソフトパレットドラマ、複雑なアクションフィルムの3つの多様なプロダクションにわたる検証は、重要な視覚要素を維持しながら、ストレージ要件を大幅に削減する方法の有効性を実証しました。
専門家の評価者は、最適なC1構成の90％の受け入れ率を報告し、アーティファクトは重要な領域の知覚しきい値を下回っています。
JPEG2000およびH.265との比較分析は、特に高い濃度の含有量について、同等の圧縮率で優れた品質保存を示しました。
追加の計算オーバーヘッドを必要とする一方で、メソッドのストレージメリットと品質管理機能により、医療イメージングとクラウドストレージの最適化に潜在的なアプリケーションを備えた専門的なワークフローに適しています。

要約(オリジナル)

This study presents an iterative adaptive compression model for high-resolution DPX-derived TIFF files used in cinematographic workflows and digital preservation. The model employs SSIM and PSNR metrics to dynamically adjust compression parameters across three configurations (C0, C1, C2), achieving storage reductions up to 83.4 % while maintaining high visual fidelity (SSIM > 0.95). Validation across three diverse productions – black and white classic, soft-palette drama, and complex action film – demonstrated the method’s effectiveness in preserving critical visual elements while significantly reducing storage requirements. Professional evaluators reported 90% acceptance rate for the optimal C1 configuration, with artifacts remaining below perceptual threshold in critical areas. Comparative analysis with JPEG2000 and H.265 showed superior quality preservation at equivalent compression rates, particularly for high bit-depth content. While requiring additional computational overhead, the method’s storage benefits and quality control capabilities make it suitable for professional workflows, with potential applications in medical imaging and cloud storage optimization.

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