Ученые разработали инновационный метод сжатия изображений, который сочетает рекурсивные алгоритмы с конволюционными нейронными сетями (CNN). Это достижение обеспечивает значительное превосходство над существующими технологиями. Исследование опубликовано в журнале International Journal of Computational Systems Engineering.
Актуальность данного исследования обостряется с ростом объемов визуального контента в цифровом искусстве и дизайне, где эффективное сжатие изображений критично для экономии дискового пространства без потери качества. Алгоритм, созданный Дуань Суном из Хэбэйского колледжа, успешно объединяет традиционные и современные подходы.
Использование CNN основано на принципах обработки визуальной информации, аналогичных работе человеческого мозга. Новый метод значительно снижает среднеквадратичную ошибку (MSE) между оригинальными и сжатыми изображениями, что свидетельствует о более высоком качестве сохранения. Этот алгоритм обещает стать ценным инструментом в цифровом искусстве, а также в анимации, дизайнерских интерфейсах и медицинской визуализации.
