Особливості використання методів Хаффмана та RLE для стиснення зображень в системах на мікроконтролерах

Abstract

Мета роботи – дослідження ефективності використання методів стиснення RLE та Хаффмана для стиснення зображень з урахуванням обмежених ресурсів мікроконтролерів і, відповідно необхідності зменшення часу передачі зображення та зменшення витрат енергії в бездротових сенсорних мережах. Методика – експериментальне дослідження ступеня стиснення зображень з використанням методів Хаффмана та RLE, реалізованих програмно для мікроконтролерного модулю ESP32-CAM з вбудованою камерою. Оцінка та порівняння ступеню стиснення зображень, виконаного за допомогою алгоритмів Хаффмана та RLE. Створено програмний модуль для реалізації алгоритмів стиснення Хаффмана та RLE на мікроконтролері ESP32-CAM. Досліджена ефективність використання алгоритмів Хаффмана та RLE, для стиснення зображень, використовуючи обмежені ресурси мікроконтролера, порівняна ефективність стиснення та розміри стиснених файлів. В результаті досліджень встановлено, що метод RLE показав низьку ефективність стиснення зображень (менше 1%) у порівнянні з методом Хаффмана, який забезпечив ступінь стиснення для вибраного зображення 11%. Попереднє використання вейвлет перетворення Хаара позитивно пливає на результати стиснення для обох досліджених методів: для RLE ступінь стиснення зріс до 16%, Хаффмана до 31% без втрат якості зображення. Для порівняння використано метод JPEG, який забезпечує ступінь стиснення того ж зображення до 70%, однак з втратою якості зображення. Виконано аналіз ефективності стиснення даних за допомогою методів Хаффмана та RLE, реалізованих з урахуванням обмежених обчислювальних можливостей 32-х бітних мікроконтролерів з використанням додаткової зовнішньої пам’яті. Досліджено вплив вибору методу на час обробки зображень та кількість задіяної пам’яті. Створено програмне забезпечення, яке реалізує алгоритми стиснення даних Хаффмана та RLE. Підтверджена доцільність використання наведених методів в системах на 32-х бітних мікроконтролерах для зменшення споживання енергії при виконанні перетворень і передачі зображень, що дає змогу подовжити термін служби батареї сенсорного вузла. При цьому досліджені алгоритми для стиснення зображення можуть забезпечити якість вихідного зображення з найменшими можливими втратами даних.

Purpose of this paper is Study of the efficiency of using RLE and Hoffman compression methods for image compression, taking into account the limited resources of microcontrollers and, accordingly, the need to reduce image transmission time and reduce energy consumption in the wireless sensor networks. An experimental study of the degree of image compression was conducted using the Hoffman and RLE methods. The algorithms are implemented in software for the ESP32-CAM microcontroller module with a built-in camera. The degree of image compression performed using the Hoffman and RLE algorithms was evaluated and compared. A software module was created to implement the Huffman and RLE compression algorithms on the ESP32-CAM microcontroller. The effectiveness of using Huffman and RLE algorithms for image compression with limited microcontroller resources is investigated, compression efficiency and compressed file sizes are compared. As a result of the research, it was found that the RLE method showed a low compression efficiency (less than 1%) compared to the Huffman method, which provided a compression ratio of 11% for the image under test. The previous use of the Haar wavelet transform has a positive effect on the compression results for both investigated methods: for RLE, the degree of compression increased to 16%; for Huffman to 31% without loss of image quality. The JPEG method was used for efficiency comparison, which provides a degree of compression of the same image up to 70%, but with a loss of compressed data quality. An analysis of the data compression efficiency using the Huffman and RLE methods, implemented taking into account the limited computing capabilities of 32-bit microcontrollers with the use of additional external memory, was performed. The influence of the choice of method on the time of image processing and the amount of memory used was studied. Software module has been created that implements Huffman and RLE data compression algorithms. The expediency of using the above methods in systems on 32-bit microcontrollers to reduce energy consumption during image transformations and transmission, which makes it possible to extend the battery life of the sensor node, has been confirmed. At the same time, the investigated algorithms for image compression can ensure the quality of the original image with the least possible data loss.