Аннотация:
Рассмотрены традиционные подходы к сжатию изображений. Проведена оценка сложности их реализации. На основе применения парадигмы Compressive Sensing (CS) сокращения размеров массивов данных представлен математический аппарат получения прямых рандомизированных измерений для задач сжатия изображений. Выбран метод восстановления исходного изображения по измеренным данным с помощью процедуры $l_1$-оптимизации. Реализован аппаратный кодер на базе CS для программируемой логической интегральной схемы (ПЛИС). Проведена сравнительная оценка занимаемой логики в ПЛИС для стандарта JPEG и для рандомизированного метода. Показаны основные достоинства и недостатки предложенного аппаратного метода сжатия изображения. Библиогр. 9 назв.
Ключевые слова:рандомизированные измерения, $l_1$-оптимизация, восстановление разреженных сигналов, сжатие информации, ПЛИС, FPGA, Compressive Sensing, DCT.