Болбаков Роман Геннадьевич – кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой инструментального и прикладного программного обеспечения Института информационных технологий.
119454, Москва, пр-т Вернадского, д. 78.
Scopus Author ID 57202836952
SPIN-код РИНЦ 4210-2560
Roman G. Bolbakov - Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor, Head of the Department of Instrumental and Applied Software, Institute of Information Technologies, MIREA - Russian Technological University.
78, Vernadskogo pr., Moscow, 119454.
Scopus Author ID 57202836952
RSCI SPIN-code 4210-2560
Мордвинов Владимир Александрович - кандидат технических наук, профессор кафедры инструментального и прикладного программного обеспечения Института информационных технологий.
119454, Москва, пр-т Вернадского, д. 78.
SPIN-код РИНЦ 9390-1540
Vladimir A. Mordvinov - Cand. Sci. (Eng.), Professor, Department of Instrumental and Applied Software, Institute of Information Technologies, MIREA - Russian Technological University.
78, Vernadskogo pr., Moscow, 119454.
RSCI SPIN-code 9390-1540
Макаревич Артём Денисович - аспирант кафедры инструментального и прикладного программного обеспечения Института информационных технологий.
119454, Москва, пр-т Вернадского, д. 78.
Artem D. Makarevich - Postgraduate Student, Department of Instrumental and Applied Software, Institute of Information Technologies, MIREA - Russian Technological University.
78, Vernadskogo pr., Moscow, 119454.
СТАТЬЯ РЕТРАГИРОВАНА
Цели. Широкое распространение систем захвата световых полей обусловлено высоким качеством воспроизводимого изображения. Этот вид захвата, хоть и качественно превосходит традиционные подходы к захвату объемных изображений, генерирует огромное количество данных, необходимых для восстановления исходного заснятого четырехмерного светового поля. Цель работы - рассмотреть традиционные и расширенные до четырехмерной размерности алгоритмы сжатия изображений, провести их сравнительный анализ и определить наиболее подходящие из них.
Методы. Использованы математические методы обработки сигналов и методы статистического анализа.
Результаты. Проведены сравнение и анализ алгоритмов применительно к сжатию четырехмерных световых полей с использованием метрики PSNR. Установлено, что на выбранный критерий оценивания влияет не только размерность алгоритма сжатия, но также и расстояние базовой линии установки захвата, так как разница между изображениями увеличивается в зависимости от расстояния между оптическими центрами каждой матрицы камеры. Так для установок, состоящих из массива камер машинного зрения, находящихся на стойках и расставленных в помещении, очевидным выбором будет применение обычных методов сжатия изображений. Также, исходя из оценки произвольностей методов сжатия видео, замечено, что алгоритм XVC остается недооцененным, хотя его результаты оказываются выше остальных. Следующим по значимости можно считать алгоритм AV1. Установлено, что новейшие алгоритмы сжатия показывают более высокую производительность по отношению к своим предшественникам. Продемонстрировано, что при небольшом расстоянии между оптическими центрами запечатленных изображений применение алгоритмов сжатия видео более предпочтительно, чем применение алгоритмов сжатия изображений, так как они показывают более высокие результаты как в трехмерном, так и в четырехмерном варианте.
Выводы. Сравнение полученных результатов показывает необходимость применения на установках с длинной базовой линией (установленных на стойках камеры) алгоритмов из семейства сжатия видеозаписей (XVC, AV1). При работе с интегрированными камерами светового поля (Lytro) и установкой захвата с короткой базовой линией рекомендуется использовать алгоритмы сжатия изображений (JPEG). В общем случае рекомендуется использовать алгоритмы сжатия видео, в частности XVC, поскольку в среднем он показывает приемлемый уровень PSNR как в случае с короткой, так и с длинной базовой линией установки.
RETRACTED ARTICLE
Objectives. The widespread use of systems for capturing light fields is due to the high quality of the reproduced image. This type of capture, although qualitatively superior to traditional methods to capturing volumetric images, generates a huge amount of data needed to reconstruct the original captured 4D light field. The purpose of the work is to consider traditional and extended to four-dimensional image compression algorithms, to perform a comparative analysis and determine the most suitable.
Methods. Mathematical methods of signal processing and methods of statistical analysis are used.
Results. Algorithms are compared and analyzed in relation to the compression of four-dimensional light fields using the PSNR metric. The selected evaluation criterion is affected not only by the dimension of the compression algorithm, but also by the distance of the baseline of the capture setting, since the difference between images increases with the distance between the optical centers of each camera matrix. Thus, for installations consisting of an array of machine vision cameras located on racks and placed in a room, the obvious choice would be to use conventional image compression methods. Furthermore, based on the assessment of the arbitrariness of video compression methods, it should be noted that the XVC algorithm remains undervalued, although its results are higher. Algorithm AV1 can be considered the next in order of importance. It has been established that the latest compression algorithms show higher performance if compared to their predecessors. It has also been shown that with a small distance between the optical centers of the captured images, the use of video compression algorithms is preferable to the use of image compression algorithms, since they show better results in both three-dimensional and four-dimensional versions.
Conclusions. A comparison of the results obtained shows the need to use algorithms from the video compression family (XVC, AV1) on installations with a long baseline (mounted on camera stands). When working with integrated light field cameras (Lytro) and setting the capture with a short baseline, it is recommended to use image compression algorithms (JPEG). In general, video compression algorithms are recommended, in particular XVC, since on average it shows an acceptable level of PSNR in both the case of a short and long installation baseline.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.