Topi Talvitie

2:a plats, nationella kategorin

Effektiviteten hos en förlustfri bildkomprimeringsalgoritm med sammanflätning jämfört med PNG-formatet

Hela arbete

Topi Talvitie, 19 år och studerande vid matematikgymnasiet Helsingin matematiikkalukio, jämförde i sitt arbete egenskaperna hos olika program för bildkomprimering.

Nuförtiden är PNG den vanligaste, och exempelvis i fråga om webbläsare i praktiken den enda, understödda förlustfria bildkomprimeringsmetoden med tillräckliga egenskaper. I sitt arbete undersökte Topi om PNG alltid är ett bra val för förlustfri bildkomprimering eller om bilderna kunde komprimeras med hjälp av enklare men mer effektiva metoder.

Av de olika bildformaten stöder webbläsare i allmänhet bara PNG, GIF och JPEG. Av dem ger JPEG förluster och GIF understöder endast 256 färger. Ofta vill man dock överföra bilder med mer än 256 färger utan att de drabbas av några extra problem till följd av förstörande komprimering, exempelvis då det handlar om förlustfri överföring av fotografier. I de webbläsare som används i dag är PNG det enda alternativet för detta.

I sin undersökning presenterade Topi den förlustfria rasterbildkomprimeringsmetoden IIC, och undersökte dess effektivitet jämfört med bildkomprimeringsmetoden PNG. Topi fokuserade särskilt på situationer där det behövs stöd för sammanflätning. Topi genomförde sin jämförelse genom att komprimera bilder från internet med hjälp av olika metoder. Han delade in bilderna i olika kategorier och kunde jämföra algoritmernas effektivitet genom att jämföra deras komprimeringsförhållande och komprimeringstid.

”Jag hade redan länge intresserat mig för bildkomprimeringsalgoritmer, men inte hunnit sätta mig in i saken närmare. Jag fick idén att utveckla en ny bildkomprimeringsalgoritm när kursen närmade sig. Ursprungligen hade jag tänkt använda en annan metod för att approximera bilden, men den visade sig vara ineffektiv. Medan jag jobbade med att utveckla den metoden så testade jag en metod som liknade IIC. Den fungerade överraskande bra, så jag beslöt att välja den som föremål för min undersökning.”

Av Topis undersökning framgår att IIC är bättre än PNG t.ex. i fråga om fotografier och motsvarande bilder, som inte har några klara områden eller färgväxlingar, och med rätt inställningar är IIC också snabbare. I PNG:s fall försvagar sammanflätningen komprimeringsförhållandet, men IIC – som alltid använder sig av sammanflätning – är i genomsnitt bättre på att komprimera vissa bilder, exempelvis fotografier, än PNG, även om sammanflätningen inte används. Enligt Topi finns det alltså skäl att ifrågasätta användningen av PNG som den enda standardtypen för förlustfria bilder på webben, och det finns även orsak att forska vidare i metoder av IIC-typ.

Topi handleddes av sina lärare Paula Urpilainen och Ville Tilvis.

Utvärderarna anser att utvecklandet av en ny bildkomprimeringsalgoritm är en mycket utmanande uppgift för en gymnasist: ämnet kräver en djup förståelse av teorin bakom och metoderna för bildkomprimering samt en kreativ tillämpning och kombinering av dessa. Topi har gjort sitt arbete om ett aktuellt och relevant ämne inom ett område som utvecklas snabbt. I sitt arbete presenterar Topi idén bakom IIC-komprimeringsmetoden samt de tillhörande algoritmerna på ett klart och exakt sätt. Han har satt sig grundligt in i sitt ämne och behärskar branschens terminologi fullständigt. Topi har analyserat de erhållna mätresultaten och eventuella felkällor på ett föredömligt vis. Trots att ämnet är krävande har Topi gjort sig besväret att förklara saker som känns komplicerade för läsaren och arbetet är lättläst. Detta utmärkta arbete utstrålar ett vetenskapligt och konsekvent grepp.

Topis hobbyer är matematik, programmering och cykling. Han spelar också basun och bas.