論文の概要: Energy-Aware JPEG Image Compression: A Multi-Objective Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04374v1
- Date: Fri, 9 Sep 2022 16:16:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-12 12:18:11.011307
- Title: Energy-Aware JPEG Image Compression: A Multi-Objective Approach
- Title(参考訳): エネルギーを考慮したJPEG画像圧縮:多目的アプローチ
- Authors: Seyed Jalaleddin Mousavirad and Lu\'is A. Alexandre
- Abstract要約: 顧客満足度はモバイルデバイスのエネルギー消費に大きく影響している。
アプリケーションでもっともエネルギーを消費する部分の1つは画像である。
典型的な画像における操作のエネルギー消費を計算する簡単な方法はない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.933681537640272
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Customer satisfaction is crucially affected by energy consumption in mobile
devices. One of the most energy-consuming parts of an application is images.
While different images with different quality consume different amounts of
energy, there are no straightforward methods to calculate the energy
consumption of an operation in a typical image. This paper, first, investigates
that there is a correlation between energy consumption and image quality as
well as image file size. Therefore, these two can be considered as a proxy for
energy consumption. Then, we propose a multi-objective strategy to enhance
image quality and reduce image file size based on the quantisation tables in
JPEG image compression. To this end, we have used two general multi-objective
metaheuristic approaches: scalarisation and Pareto-based. Scalarisation methods
find a single optimal solution based on combining different objectives, while
Pareto-based techniques aim to achieve a set of solutions. In this paper, we
embed our strategy into five scalarisation algorithms, including energy-aware
multi-objective genetic algorithm (EnMOGA), energy-aware multi-objective
particle swarm optimisation (EnMOPSO), energy-aware multi-objective
differential evolution (EnMODE), energy-aware multi-objective evolutionary
strategy (EnMOES), and energy-aware multi-objective pattern search (EnMOPS).
Also, two Pareto-based methods, including a non-dominated sorting genetic
algorithm (NSGA-II) and a reference-point-based NSGA-II (NSGA-III) are used for
the embedding scheme, and two Pareto-based algorithms, EnNSGAII and EnNSGAIII,
are presented. Experimental studies show that the performance of the baseline
algorithm is improved by embedding the proposed strategy into metaheuristic
algorithms.
- Abstract(参考訳): 顧客満足度はモバイルデバイスのエネルギー消費に大きく影響している。
アプリケーションでもっともエネルギーを消費する部分の1つは画像である。
異なる画質の異なる画像は異なる量のエネルギーを消費するが、典型的な画像における操作のエネルギー消費を計算する簡単な方法は存在しない。
本稿では,まず,エネルギー消費と画質と画像ファイルサイズとの間に相関があることを示す。
したがって、これら2つはエネルギー消費のプロキシと見なすことができる。
次に,JPEG画像圧縮における量子化テーブルに基づく画像品質の向上と画像ファイルサイズ削減のための多目的戦略を提案する。
この目的のために、スカラー化とパレートベースという2つの一般的な多目的メタヒューリスティックアプローチを用いた。
スカラー化手法は、異なる目的を組み合わせることによって単一の最適解を見つけるが、paretoベースの手法は、解の集合を達成することを目的としている。
本稿では、エネルギー対応多目的遺伝的アルゴリズム(EnMOGA)、エネルギー対応多目的粒子群最適化(EnMOPSO)、エネルギー対応多目的微分進化(EnMODE)、エネルギー対応多目的進化戦略(EnMOES)、エネルギー対応多目的パターン探索(EnMOPS)の5つのスカラー化アルゴリズムに戦略を組み込む。
また、非支配的ソート遺伝的アルゴリズム(NSGA-II)と基準点に基づくNSGA-II(NSGA-III)を含む2つのParetoベースの手法を埋め込みスキームに用いて、EnNSGAIIとEnNSGAIIIという2つのParetoベースのアルゴリズムを提示する。
実験により,提案手法をメタヒューリスティックアルゴリズムに組み込むことにより,ベースラインアルゴリズムの性能が向上することを示した。
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