Нейросетевые алгоритмы решения задач сжатия видео и изображений

Проблема сжатия изображений и видеопоследовательностей важна при создании центров хранения, архивов и каталогов (баз данных) изображений и видеопоследовательностей в цифровом виде (медицинские изображения, космические изображения, получаемые при помощи датчиков дистанционного зондирования, фотоизображения и др.). Решение этой проблемы позволит уменьшить объем информации, хранимой на носителях. К настоящему времени исследованы разные алгоритмы сжатия изображений. Однако эти алгоритмы имеют низкую скорость работы и сложны в аппаратной реализации. В последние годы в связи с широким распространением нейросетевых методов были разработаны нейросетевые алгоритмы сжатия изображений. Исследовались разные типы нейронных сетей как обучаемые с учителем, так и самообучаемые нейронные сети. Нейронные сети могут быть легко распараллелены, что позволяет сократить время вычисления и дает возможность сжимать изображения в реальном масштабе времени. В данной книге рассматриваются эффективные нейросетевые алгоритмы сжатия статических и динамических изображений, обеспечивающих повышение эффективности процесса кодирования с применением технологии CUDA на графических процессорах NVIDIA.