論文の概要: Metaheuristic-based Energy-aware Image Compression for Mobile App
Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06313v2
- Date: Thu, 20 Apr 2023 14:38:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-21 16:59:09.413672
- Title: Metaheuristic-based Energy-aware Image Compression for Mobile App
Development
- Title(参考訳): モバイルアプリ開発のためのメタヒューリスティックなエネルギー・アウェア画像圧縮
- Authors: Seyed Jalaleddin Mousavirad, Lu\'is A Alexandre
- Abstract要約: 本稿では,人口ベースJPEG画像圧縮のための新しい目的関数を提案する。
第2に,包括的カバレッジの欠如に対処するために,新しい表現を提案する。
第3に、22の最先端および最近導入されたPBMHアルゴリズムに関する包括的なベンチマークを提供する。
- 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: The JPEG standard is widely used in different image processing applications.
One of the main components of the JPEG standard is the quantisation table (QT)
since it plays a vital role in the image properties such as image quality and
file size. In recent years, several efforts based on population-based
metaheuristic (PBMH) algorithms have been performed to find the proper QT(s)
for a specific image, although they do not take into consideration the user
opinion in advance. Take an android developer as an example, who prefers a
small-size image, while the optimisation process results in a high-quality
image, leading to a huge file size. Another pitfall of the current works is a
lack of comprehensive coverage, meaning that the QT(s) can not provide all
possible combinations of file size and quality. Therefore, this paper aims to
propose three distinct contributions. First, to include the user opinion in the
compression process, the file size of the output image can be controlled by a
user in advance. To this end, we propose a novel objective function for
population-based JPEG image compression. Second, to tackle the lack of
comprehensive coverage, we suggest a novel representation. Our proposed
representation can not only provide more comprehensive coverage but also find
the proper value for the quality factor for a specific image without any
background knowledge. Both changes in representation and objective function are
independent of the search strategies and can be used with any type of
population-based metaheuristic (PBMH) algorithm. Therefore, as the third
contribution, we also provide a comprehensive benchmark on 22 state-of-the-art
and recently-introduced PBMH algorithms. Our extensive experiments on different
benchmark images and in terms of different criteria show that our novel
formulation for JPEG image compression can work effectively.
- Abstract(参考訳): JPEG標準は様々な画像処理アプリケーションで広く使われている。
jpeg標準の主要なコンポーネントの1つは量子化テーブル(qt)であり、画像品質やファイルサイズなどの画像特性において重要な役割を果たす。
近年、人口ベースのメタヒューリスティック(pbmh)アルゴリズムに基づくいくつかの取り組みが、事前にユーザーの意見を考慮していないが、特定の画像の適切なqt(s)を見つけるために行われている。
android開発者を例にとると、小さなサイズのイメージを好むが、最適化プロセスによって高品質なイメージが得られ、巨大なファイルサイズになる。
現在の作業のもう一つの落とし穴は、包括的カバレッジの欠如である。つまり、QT(s)はファイルサイズと品質のすべての組み合わせを提供できない。
そこで本稿では,3つの異なる貢献を提案する。
まず、圧縮プロセスにユーザの意見を含めるために、出力画像のファイルサイズを予めユーザによって制御することができる。
そこで本研究では,人口ベースJPEG画像圧縮のための新たな目的関数を提案する。
第2に,包括的カバレッジの欠如に対処するために,新しい表現を提案する。
提案した表現は,より包括的なカバレッジを提供するだけでなく,背景知識のない特定の画像の品質係数の適切な値も得られる。
表現と目的関数の変化は検索戦略とは独立であり、任意の種類の集団ベースメタヒューリスティック(PBMH)アルゴリズムで使用することができる。
そこで第3の貢献として,22の最先端アルゴリズムと最近導入されたpbmhアルゴリズムに関する総合ベンチマークを提供する。
異なるベンチマーク画像に対する広範な実験と、異なる基準で、JPEG画像圧縮のための新しい定式化が有効であることを示す。
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