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An�lisis comparativo de algoritmos de compresi�n de im�genes

 

Comparative analysis of image compression algorithms

 

An�lise comparativa de algoritmos de compress�o de imagen

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: geovany_ccc@hotmail.com

 

 

 

Ciencias T�cnicas y Aplicadas ���

Art�culo de Investigaci�n

 

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* Recibido: 23 de junio de 2022 *Aceptado: 12 de julio de 2022 * Publicado: 07 de agosto de 2022

 

         I.            Ingeniero en sistemas, docente de del Instituto Superior Tecnol�gico Suc�a ISTSUC�A, Ecuador.

       II.            Biof�sica, Maestr�a en� F�sica, Docente de la Escuela Superior, Polit�cnica de Chimborazo (ESPOCH), Ecuador.

     III.            M�ster Universitario en Ingenier�a Matem�tica y Computaci�n, Ingeniero en Sistemas Inform�ticos, Docente de la Escuela Superior, Polit�cnica de Chimborazo (ESPOCH), Ecuador.

    IV.            Ingeniero en sistemas, Investigador Independiente, Ecuador.

 

Resumen

La presente investigaci�n analiza diferentes t�cnicas de algoritmos de compresi�n de im�genes que se aplican a estas para su posterior almacenamiento, utilizaci�n, manipulaci�n, visualizaci�n y trasmisi�n de manera eficaz, se requiere que las im�genes est�n presentes a primera vista, adem�s de que se ha adquirido servidores por lo cual el almacenamiento en la nube queda descartado, en cambio al utilizar el algoritmo de compresi�n de im�genes estas se guardan directamente en el servidor con un menor peso y conservando su calidad, por lo que analizaron algoritmos de compresi�n de im�genes. Con el usando t�cnicas de investigaci�n de campo y documental se analizaron en primera instancia se ha tomado una muestra de 170 im�genes las cuales fueron separadas por intervalos determinado por su peso en Mb, se procedi� a comprimir las im�genes con�� algoritmos de compresi�n con perdida y sin perdida, al compararlas con par�metros de calidad de imagen como: resoluci�n, luminosidad, canal de colores, compatibilidad web, extensi�n que soporta, extensi�n de imagen� comprimida, tiempo de carga(segundos) y peso en (megabits), par�metros considerados de importancia para garantizar la integridad de la imagen.

Cada par�metro es evaluado de forma detallada para reducir la perdida de informaci�n, se pudo comprobar que al utilizar un algoritmo de compresi�n de im�genes permite la mejora de gesti�n de una plataforma web, en la optimizaci�n de espacio del disco de almacenamiento en 2,08 TB de un total de 500000 im�genes que constituye el 36%, y el tiempo de carga de visualizaci�n de 0,2528 segundos.

Palabras Claves: An�lisis; Comparativos; Algoritmo; Compresi�n.

 

Abstract

The present investigation analyzes different techniques of image compression algorithms that are applied to them for their later storage, use, manipulation, visualization and transmission in an effective way, it is required that the images be present at first sight, in addition to the fact that they have been acquired. servers for which storage in the cloud is ruled out, instead when using the image compression algorithm these are saved directly on the server with a lower weight and preserving their quality, for which image compression algorithms were analyzed. With the use of field and documentary research techniques, they were analyzed in the first instance, a sample of 170 images was taken, which were separated by intervals determined by their weight in Mb, the images were compressed with compression algorithms with loss and without lost, when comparing them with image quality parameters such as: resolution, luminosity, color channel, web compatibility, supported extension, compressed image extension, loading time (seconds) and weight in (megabits), parameters considered important for ensure image integrity. Each parameter is evaluated in detail to reduce the loss of information, it was possible to verify that by using an image compression algorithm it allows the improvement of management of a web platform, in the optimization of storage disk space in 2.08 TB of a total of 500,000 images that constitutes 36%, and the display loading time of 0.2528 seconds.

Keywords: Analysis; Comparatives; Algorithm; Compression.

 

Resumo

A presente investiga��o analisa diferentes t�cnicas de algoritmos de compress�o de imagens que s�o aplicadas a elas para seu posterior armazenamento, uso, manipula��o, visualiza��o e transmiss�o de forma eficaz, � necess�rio que as imagens estejam presentes � primeira vista, al�m do fato de que foram adquiridos servidores para os quais se exclui armazenamento na nuvem, ao inv�s disso, ao utilizar o algoritmo de compress�o de imagem estes s�o salvos diretamente no servidor com menor peso e preservando sua qualidade, para os quais foram analisados ​​algoritmos de compress�o de imagem. Com o uso de t�cnicas de pesquisa de campo e documental, foram analisadas em primeira inst�ncia, uma amostra de 170 imagens, que foram separadas por intervalos determinados pelo seu peso em Mb, as imagens foram compactadas com algoritmos de compress�o com perda e sem perda , ao compar�-los com par�metros de qualidade de imagem como: resolu��o, luminosidade, canal de cor, compatibilidade web, extens�o suportada, extens�o de imagem compactada, tempo de carregamento (segundos) e peso em (megabits), par�metros considerados importantes para garantir a integridade da imagem. Cada par�metro � avaliado detalhadamente para reduzir a perda de informa��o, foi poss�vel verificar que ao utilizar um algoritmo de compress�o de imagem permite a melhoria da gest�o de uma plataforma web, na otimiza��o do espa�o de armazenamento em disco em 2,08 TB de um total de 500.000 imagens que constituem 36% e o tempo de carregamento da tela de 0,2528 segundos.

Palavras-chave: An�lise; Comparativos; Algoritmo; Compress�o.

 

 

Introducci�n

La presente investigaci�n, es apoyada en las diferentes t�cnicas de algoritmos de compresi�n de im�genes que se aplican a estas para su posterior almacenamiento, utilizaci�n, manipulaci�n, visualizaci�n y trasmisi�n de manera eficaz.�

Las im�genes que una vez subidas a la plataforma web son las escaneadas de las fojas de los archivos hist�ricos de la ciudad de Riobamba desde el siglo XVIII al XIX lo cual ha dado como resultado 500.000 im�genes digitales, est�n subidas al servidor web con el que cuenta el departamento de investigaci�n de la Universidad Nacional de Chimborazo, el mismo que tiene un espacio limitado al igual que los recursos, esto implica un consumo en cuanto al espacio de almacenamiento y alto consumo de recursos por parte del servidor.� Seg�n Gonz�lez y Wood, la compresi�n de im�genes es el proceso de reducci�n del volumen de datos para representar una determinada cantidad de informaci�n que ayuda a una �ptima gesti�n web, disminuyendo su peso y su tiempo de carga en la web.

El proyecto de an�lisis de los algoritmos de compresi�n de im�genes en diferentes investigaciones por parte de investigadores que han incursionado en esta �rea. JPEG: es y seguir� siendo uno de los m�s utilizados ya que presenta una gran flexibilidad adem�s de ser un� esquema� de� compresi�n� con� y sin� p�rdida� de informaci�n, posee robustez y altas tasas de compresi�n. Tambi�n hace un an�lisis de la Transformada Coseno Discreta que es la base del est�ndar (Wallace, 1991) BMP (Windows BitMap): Los datos se codifican con compresi�n sin p�rdidas, por lo que el tama�o de los archivos es considerable. Maneja colores de hasta 24 bits de profundidad. Son usados en los programas de Microsoft, en archivos de gr�ficos como �conos y papel tapiz. (La Serna, 2009)

LZW: Es un m�todo de compresi�n est�ndar en la codificaci�n FAX. Las im�genes que tienen intensidades repetidas a lo largo Filas (o columna) se pueden comprimir representando Funcionamientos de id�nticas intensidades como: Pares de longitud, donde cada par de longitud de ejecuci�n especifica el inicio de la nueva intensidad y el n�mero de p�xeles consecutivos que tienen esa intensidad. Esta t�cnica se denomina RLE. Da como resultado expansi�n de datos cuando hay pocas o ningunos p�xeles id�nticos. (Reddy, 2016)

El an�lisis de los algoritmos de compresi�n muestra un panorama de c�mo es posible mejorar la forma en que se almacena la informaci�n, las limitantes que existen y la utilidad de estos algoritmos para la compresi�n de la informaci�n. (Rosa, 2014)

Adem�s, Jose de la Rosa hace �nfasis en los resultados obtenido al realizar el an�lisis comparativo entre diferentes tipos de algoritmos El an�lisis de los algoritmos de compresi�n muestra un panorama de c�mo es posible mejorar la forma en que se almacena la informaci�n, las limitantes que existen y la utilidad de estos algoritmos para la compresi�n de la informaci�n. (Rosa, 2014)

Resaltando la importancia de la compresi�n de las im�genes en un entorno web: Las im�genes sin comprimir requiere un gran espacio de almacenamiento y de ancho de banda para la transmisi�n adem�s que �Una imagen de p�xeles de 640 por

480 sola, por ejemplo, puede requerir hasta 1,2 MB para su almacenamiento en color de 32 bits.�� (Brooks)

 

Metodolog�a

M�todo de Research.- Se realiz� un an�lisis en diferentes motores de b�squeda avalados� por la instituci�n, generando datos bibliogr�ficos que han servido para la investigaci�n.(Anexo 1)

M�todo Deductivo. �Se estudi� las variables de investigaci�n desde llegar a la deducci�n de las conclusiones.

M�todo Anal�tico. �Se estudi� y analizo al objeto de estudio como un todo, dividiendo en temas significativos para analizando su causas y efectos en las variables

 

Operacionalizaci�n De Variables

 

Figura 1: Identificaci�n de variables.

Fuente: Autores

 

Fuente: Autores

Figura 2: Procesamiento de im�genes

 

Se tom� una muestra de 170 im�genes, las cuales fueron separadas por intervalos determinado por su peso en Mb, estas im�genes est�n distribuidas en intervalos de 3 a 4,4 a 5, 5 a 6,6 a 7, 7 a 8,8 a 9 y 9 a 10 seleccionando una imagen por cada intervalo.

 

En segunda instancia se procedi� a comprimir las im�genes con�� algoritmos de compresi�n de im�genes con p�rdida y sin perdida, al compararlas con par�metros de calidad de imagen como: resoluci�n, luminosidad, canal de colores, compatibilidad web, extensi�n que soporta, extensi�n de imagen comprimida, tiempo de carga (segundos) y peso en (megabits).

 

Figura 3: Par�metros de Compatibilidad.

Par�metro de Compatibilidad	Compatibilidad Web	Soporta	Extensi�n
METODO
Jpeg(Porcentaje)	si	Jpg	Jpg
LZW	no	Tif,	Tif
		Pdf	Pdf
		Gif	Gif
jpg2000	no	Jpg	.jp2 y .jpx
Run lengh Encode	no	Bmp	Bmp
		Pcx	Pcx
		Tiff	Tiff
Jpeg	si	Jpg	Jpg
(Dimensionamiento)

Fuente: Autores

 

Los resultados presentados muestran que� �los m�todos Jpeg(Porcentaje) y Jpg (dimensionamiento) son compatibles con las im�genes de la muestra para ser usadas en la web, ya que los navegadores(opera, mozilla, google chommer, internet explorer) web solo soporta extensiones jpg, jpeg, png, gif .

 

Intervalo 3 a 4

Numero de foja: 30

 

Figura 4: Par�metros de Peso, intervalo 3 a 4

Metodos	Peso (MB)
Original	3,88
BMP windos BitMap	1,2
LZW	No aplica
Jpg2000	No aplica
Run lengh Encode	No aplica
JPG2000	0,393

Autores: Dennys Coronel y Cristhian Erazo

 

Intervalo 4 a 5

Numero de foja: 61

 

Figura 5: Par�metros de Peso, intervalo 4 a 5

M�todo	Peso (MB)
Original	4,61
BMP windos BitMap	1.52
LZW	No aplica
Jpg2000	No aplica
Run lengh Encode	No aplica
JPG2000	0,449

Fuente: Autores

 

Intervalo 5 a 6

Numero de foja: 12

 

Figura 6: Par�metros de Peso, intervalo 5 a 6

Fuente: Autores

 

Intervalo 6 a 7

Numero de foja: 50

 

Figura 7: Par�metros de Peso, intervalo 6 a 7

Fuente: Autores

 

Intervalo 7 a 8

Numero de foja: 10

 

Figura 8: Par�metros de Peso, intervalo 7 a 8

M�todo	Peso (MB)
Original	7,35
BMP windos BitMap	2,59
LZW	NO APLICABLE
Jpg2000	NO APLICABLE
Run lengh Encode	NO APLICABLE
JPG2000	0,716

Fuente: Autores

 

Intervalo 8 a 9

Numero de foja: 26

 

Figura 9: Par�metros de Peso, intervalo 8 a 9

Fuente: Autores

 

Intervalo 9 a 10

Numero de foja: 30

 

Figura 10: Par�metros de Peso, intervalo 9 a 10

Fuente: Autores

 

Al realizar el an�lisis con los intervalos de peso los m�todos LZW, Jpg2000, Run lengh� Encode no son� aplicables por la compatibilidad que debe existir en la visualizaci�n, mientras que el m�todo�� bmp disminuye un 66.73% y el m�todo jpg2000 un 90,64%.

 

Par�metros de Calidad

 

Intervalo 3 a 4

Numero de foja: 30

 

Figura 11: Par�metros de Calidad, intervalo 3 a 4

M�t odo	Tama�o( pixel)	Resoluci�n		Profundidad de bits	Luminosidad		Canales de colores
	Dimensi ones	Horiz ontal	Verti cal		Error n�mero de (Pixel)	Erro de desvia ci�n	Error n�mero de (Pixel)	Erro de desvia ci�n
Origi nal	3148 * 4455	381	381	24	6168254	0,84307	83877929	2,16773
BMP	3148 * 4455	381	381	24
JPEG	706 * 1000	381	381	24	n/a	n/a	n/a	n/a

Fuente: Autores

 

Intervalo 4 a 5

Numero de foja: 64

 

Figura 12: Tabla 11 Par�metros de Calidad, intervalo 4 a 5

Fuente: Autores

 

Intervalo 5 a 6

Numero de foja: 12

 

Figura 13: Par�metros de Calidad, intervalo 5 a 6

���������������������������������������������������������������������� Fuente: Autores

 

Intervalo 6 a 7

Numero de foja: 50

 

Figura 14: Par�metros de Calidad, intervalo 6 a 7

M�t odo	Tama�o( pixel)	Resoluci�n		Profundidad de bits	Luminosidad		Canales de colores
	Dimensio nes	Horizo ntal	Verti cal		Error n�mero de (Pixel)	Erro de desvia ci�n	Error n�mer o de (Pixel )	Erro de desviaci�n
Origi	3148 *	381	381	24	8305928			4,13813
nal	4455
BMP	3148 *	381	381	24		1,3035	11353
	4455					1	489
JPEG	706 *	381	381	24	n/a	n/a	n/a	n/a
	1000

Fuente: Autores

 

Intervalo 7 a 8

Numero de foja: 10

 

Figura 15: Par�metros de Calidad, intervalo 7 a 8

M�t odo	Tama�o( pixeles)	Resoluci�n		Profundida d de bits	Luminosidad		Canales de colores
	Dimensio nes	Horiz ontal	Vert ical		Error n�mero de (Pixel)	Erro de desvi aci�n	Error n�mero de (Pixel)	Erro de desvi aci�n
Orig inal	3148 * 4455	381	381	24	8231706	1,520 8	11001224	4,530 75
B M P	3148 * 4455	381	381	24
JP EG	706 * 1000	381	381	24	n/a	n/a	n/a	n/a

Fuente: Autores

 

 

Intervalo 8 a 9

Numero de foja: 10

 

Figura 16: Par�metros de Calidad, intervalo 8 a 9

M�t odo	Tama�o( pixeles)	Resoluci�n		Profundida d de bits	Luminosidad		Canales de colores
	Dimensio nes	Horiz ontal	Vert ical		Error n�mero de (Pixel)	Erro de desvi aci�n	Error n�mero de (Pixel)	Erro de desvi aci�n
Orig inal	3148 * 4455	381	381	24	8854540	1,675 61	12049995	5,090 43
B M P	3148 * 4455	381	381	24
JP EG	706 * 1000	381	381	24	n/a	n/a	n/a	n/a

Fuente: Autores

 

Intervalo 9 a 10

Numero de foja: 10

 

Figura 17: Par�metros de Calidad, intervalo 9 a 10

M�t odo	Tama�o( pixeles)	Resoluci�n		Profundida d de bits	Luminosidad		Canales de colores
	Dimensio nes	Horiz ontal	Vert ical		Error n�mero de (Pixel)	Erro de desvi aci�n	Error n�mero de (Pixel)	Erro de desvi aci�n
Orig inal	3148 * 4455	381	381	24	8854540	1,675 61	12049995	5,090 43
B M P	3148 * 4455	381	381	24
JP EG	706 * 1000	381	381	24	n/a	n/a	n/a	n/a

Fuente: Autores

 

 

 

Al analizar los par�metros de calidad de imagen se utiliz� el programa DiffImg con licencia Licencia P�blica General de GNU versi�n 2.0 (GPLv2) que nos ayuda comparar los niveles de compresi�n y m�todos de c�lculo estad�stico: La media de error, el error en luminosidad y canales de colores.

El m�todo Bmp no pierde pixeles, resoluci�n y en luminosidad, canales de colores tiene un error m�nimo no perceptible al ojo humano, el m�todo jpeg pierde pixeles, conserva su resoluci�n, este m�todo no permite comparar su luminosidad y canales de colores, debido a su p�rdida de pixeles (dimensi�n).

 

Par�metros de Tiempo

Para la medici�n de los tiempos de carga se ha creado una p�gina web donde las im�genes se dividen en comprimidas y sin compresi�n, se ha medido los diferentes valores y par�metros de carga que se obtienen con una conexi�n de 10mbs.

Al realizar el testeo de la p�gina web con las im�genes originales se obtiene los siguientes valores:

 

Fuente: Autores

Figura 18: Par�metros de Tiempo im�genes originales

 

Dado los siguientes resultados BMP windos BitMap es el m�todo escogido, ya que tiene una media de compresi�n de 66.73%, un tiempo estimado de carga de 1.30 segundos mostrada desde una galer�a, sin perder pixeles y resoluci�n, con un error m�nima de luminosidad y canales de colores.

 

Comparativa de porcentaje de perdida BMP Windows Bitmap

Para nuestro modelo comparativo de porcentaje de perdida se ha tomado una muestra de 170 im�genes, las cuales han sido separadas por intervalos determinado por su peso en Mb, estas im�genes est�n distribuidas en intervalos de 3 a 4,4 a 5, 5 a 6,6 a 7, 7 a 8,8 a 9 y 9 a 10 la cuales se ha seleccionado una imagen por cada intervalo. Procediendo a comprimirlas con BMP Windows BitMap con diferentes porcentajes de p�rdida de 10, 30, 50, 90 por cada imagen seleccionada.

Analizando los resultados obtenidos el m�todo BMP windos BitMap con un porcentaje de perdida 10% es el que alcanza mejores resultados, sin perder pixeles y resoluci�n, con un error m�nima de luminosidad, canales de colores no perceptibles al ojo humano.

 

Comparativa de muestra general

Figura 19: Grafico general

 

100

 

80

 

60

 

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Fuente: Autores

 

Al aplicar el algoritmo de compresi�n en las im�genes que var�an entre 3 MB a 10

MB se obtiene los siguientes valores: promedio de peso 2.23 mb.

Obteniendo una media de 65.50% de compresi�n de la imagen sin p�rdida de dimensi�n, profundidad y resoluci�n. Con perdida m�nima de luminosidad y canales de color que no son perceptibles al ojo humano. (Anexo 2)

 

Comprobaci�n de la hip�tesis

La hip�tesis planteada en esta investigaci�n es:

�El algoritmo para la compresi�n de im�genes permitir� optimizar la gesti�n en la plataforma web?

Al implementar el algoritmo de compresi�n de im�genes con los siguientes datos:

N�mero de im�genes muestra = 170.

Estimaci�n de im�genes poblaci�n = 500000

Tama�o promedio de im�genes = 6,39 MB.

Tama�o del almacenamiento del servidor = 2 TB.

Al analizar la gesti�n de la plataforma web se obtienen los siguientes datos:

Se desarroll� la aplicaci�n web en visual studio .net 2015 con una base de datos

SQL server 2014.

Con un servidor con las siguientes caracter�sticas:

CPU and Memory Informaci�n:

CP1: INTEL(R) XEON (R) CPU ES-2650 @ 2.0GHz(8 cores ) CP2:� INTEL(R) XEON (R) CPU ES-2650 @ 2.0GHz(8 cores ) Manufacturer:� HP

Espacio de almacenamiento: Eva 6000 de 2 Terabytes

 

Espacio

El alojamiento de las im�genes en el servidor sin aplicar el algoritmo de compresi�n:

170 * 6,39 = 1086.3 MB = 10,863 GB (muestra)

500000 * 6,39 = 3195000 MB = 3195 GB (3.195 TB). (Estimaci�n para la poblaci�n total)

Al aplicar el algoritmo con una compresi�n del 10% con las im�genes se obtiene un peso de:

170 * 2.23 = 379.1 MB = 3,791 GB. (Muestra)

50000 * 2.23 = 1115000 MB =1115 GB (1.115 TB). (Estimaci�n para la poblaci�n total)

 

Tiempo de carga

Tiempo estimado de carga de 0.4428 segundos por imagen original. Con un peso promedio de 6,39 MB.

Tiempo estimado de carga de 0.19 segundos por imagen aplicando el algoritmo de compresi�n al 10% de p�rdida, con peso promedio de 2,23 MB.

Al analizar los datos obtenidos, se puede comprobar la hip�tesis planteada para esta investigaci�n considerando que al utilizar un algoritmo de compresi�n de im�genes permite la mejora de gesti�n de la plataforma web, en la optimizaci�n de espacio del disco de almacenamiento en 2,08 TB de un total de 500000 im�genes que constituye el 36%, y el tiempo de carga de visualizaci�n de 0,2528 segundos.

 

Referencia

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� 2022 por los autores. Este art�culo es de acceso abierto y distribuido seg�n los t�rminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribuci�n-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

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