선 양자화법에 의한 웨이블릿 영상압축

Pre-quantized Image Compression using Wavelet Transform

본 논문에서는 복원이 가능한 웨이블릿 변환을 사용한 통합된 손실 압축 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 우선 원 영상에 선 양자화 과정을 진행하여 그레이 레벨의 수가 원 영상과 일치한 영상을 구성한다. 양자화 된 원 영상에 웨이블릿 변환 필터를 적용하여 대역분할을 한다. 가장 낮은 대역의 부호화는 재구성된 영상의 전체화질에 가장 큰 영향을 미치는 것을 고려하여 예측기를 사용한 허프만 부호화를 이용한다. 제안된 알고리즘에 의해 재구성된 영상들은 JPEG 및 선양자화 없이 원 영상의 웨이블릿 계수들을 부호화 하는 방법에 비해 높은 PSNR을 보였다. 선양자화 과정을 사용 함으로서 최대에러를 조절 할 수 있으며 대규모 영상압축에 유용할 것으로 기대된다.

This paper proposed the method to images of losses using restorable wavelet transformation. The algorithm proposed in this work stars by processing the pre-quantizer on the original images to organize an image that matches the gray level. The wavelet transformation filter to the original image which is already pre-quantized in order to segment bands. Considering the lowest coding of bands influencing the most to the overall condition of the reconstructed image, it only uses the Huffman coding using prediction. Reconstructed images by proposed algorithm showed higher PSNR when coding images of JPEG or non pre-quantized images. Applying pre-quantizer can control the peak errors and is expected to be useful at mass image compression.