Acknowledgement
본 연구는 산업통상자원부와 한국산업기술진흥원의 "지역혁신클러스터육성사업(R&D, P0002072)"과 2022년도 BK21 FOUR 정보기술 미래인재 교육연구단에 의하여 지원되었음.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2022.06a
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- Pages.74-77
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- 2022
Image-Adaptive Lossless Compression based on Hierarchical Prediction
계층적 픽셀 예측과 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 이용한 이미지 적응 무손실 압축
- Shim, Jae Hoon (Department of ECE, INMC, Seoul National University) ;
- Kim, Seyun (GAUSS Labs) ;
- Cho, Nam Ik (Department of ECE, INMC, Seoul National University)
- Published : 2022.06.20
Abstract
본 논문에서는 계층적 픽셀 예측과 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 이용한 이미지 적응 무손실 압축 알고리즘을 제안한다. 입력 RGB 이미지는 먼저 가역적 색상 변환이 적용된다. Y 채널 이미지는 기존의 무손실 압축 인코더로 압축되고, U와 V채널 이미지는 Y 채널 이미지를 기반으로 예측된다. 원본과의 차이는 컨텍스트 적응적 산술 부호화를 통해 압축된다. 본 논문에서 제안된 알고리즘에서는 입력 이미지의 성질에 따라 산술 부호화에 사용되는 인코더의 개수를 적응적으로 변화시킨다. 또한 저주파 성분에 상대적으로 많은 자원을 집중시킴으로써 압축 성능을 향상시켰다. 제안된 방법은 기존에 사용되던 압축 방식들과 비교했을 때에도 의미 있는 성능을 보였다.
Keywords