无损图像压缩

文章作者:Andreas Breyer

趋势是明显上升的:每一代新相机都提供更高的分辨率和更高的帧率。流程中生成的数据量对于数据必须存储很长一段时间的场景产生了问题。一家瑞士初创公司将其知识应用于量子物理学为了使图像传感器的原始图像文件的大小减少到原来的10倍而不丢失任何信息。

在科学应用中，图像数据量大，存储时间长，越来越多地占用科研机构的IT系统和服务器工作量。格哈德·霍尔斯特，科学与研究主管PCO(Kelheim, Germany)，他解释道:“大数据是当前科学成像领域的一个热点问题。它是由三个重要的发展推动的:更高的帧率，更高的分辨率，以及创建三维记录的要求。图像数据通常可以压缩，但以前的方法只允许在图像已经创建或压缩率较低的情况下压缩。”作为高端相机系统的制造商研究压缩图像数据的新方法，PCO met Dotphoton，一个瑞士初创公司专门从事图像压缩的关键应用和人工智能。

Dotphoton的Jetraw软件在图像创建之前启动，并使用图像传感器的噪声性能信息来有效地压缩图像数据。图像压缩的起源可以追溯到量子物理的研究问题。例如，像量子纠缠这样的效应是否可以被人类肉眼看到。

Bruno Sanguinetti，CTO和DotPhoton的联合创始人解释说：“用CCD / CMOS传感器的实验设置，用于量化熵和信号和噪声之间的关系，即使具有出色的传感器，熵的最大部分也包括噪声。使用16位传感器，我们通常检测到9位熵，可以单独转回噪声，并且只有1位来自信号。从我们的观察结果中是一个发现，即好的传感器几乎将“缩放”噪音。“

圆拍表明，通过它们的压缩方法，即使压缩超过十倍，图像文件也不会受到信息丢失的影响。具体而言，DotPhoton使用有关传感器自身的时间和空间噪声的信息。因此，特定的测量数据是一个输入条件，它产生了欢迎协同效应，Holst表示。PCO是图像处理标准EMVA 1288的长期支持者，其定义了相机的质量参数，以便它们可以相互比较。EMVA 1288标准所需的测量数据在很大程度上对应于DotPhoton软件中所需的参数，并且在每个PCO相机中都已提供。“通过DotPhoton的解决方案，来自传感器和相机的信息可以有利地使用。从PCO的角度来看，获得一种压缩方法，可以利用每个摄像机（型号）的单个图像捕获链，“Holst解释。在PCO系统中，压缩图像文件当前存储在SDK的记录器模块中，并解压缩以通过DotPhoton软件进行处理。相机中的软件的完全集成版本将是一个逻辑的下一步，使得相机仅传输已经压缩的数据。“最终的好处将是FPGA中压缩的一体化，”Holst说。

Dotphoton确信这一步并不遥远。

第一个回应PCO客户已经非常积极，其他来自粒子图像Velocimetry的应用程序的其他请求目前正在审查。还可以想到对超出科学球体之外的其他高速成像应用的扩展，其对数据存储的同样高的数据存储，例如碰撞测试，也是可能的。

Dotphoton开发Jetraw的另一个驱动因素是图像数据在人工智能应用中的使用日益增加。Sanguinetti说，过去几年专门为分析目的而生成的图像数量急剧增加。“其中许多图像被存储起来，用于深度学习应用程序的训练。这为我们的压缩算法提供了一个机会，因为它的目标是保留原始图像的计量属性。Jetraw图像中包含的相机校准信息目前仅用于压缩。然而，它们也可以用于改善其他图像处理任务，例如，让机器学习能够有效地处理来自不同来源的图像。”

圆拍目前集成了各种软件包和编程语言，以便用户可以直接加载和保存JetraW图像。这已经包括C / C ++，Python，Java和imagej。LabVIEW和MATLAB也将尽快发布。

本文最初发表于欧洲时代。