A Study on the Improvement of Texture Coding in the Region Growing Based Image Coding

영역화에 기초를 둔 영상 부호화에서 영역 부호화 방법의 개선에 관한 연구

An improved method on texture coding, which is a part of the region growing based image coding, is presented in this paper. An image is segmented into stochastic regions which can be described as a stochastic random field, and non-stochastic ones in order to efficiently represent texture. In the texture coding and reconstruction, an autoregressive model is used for the stochastic regions, while a two-dimensional polynomial approximation is used for the non-stochastic ones. This proposed method leads to a better subjective quality, relatively higher compression ratio and shorter processing time for coding and reconstructing than the conventional method which uses only two-dimensional polynomial approximation.

본 논문에서는 영역화에 기초를 둔 영상 부호화의 한 부분인 영역 부호화의 개선에 관한 연구가 수행되었다. 영역화시 texture의 효율적인 표현을 위하여 영상을 stochastic random field로 묘사 될 수 있는 stochastic 영역과 non-stochastic 영역으로 구분한다. 영역 부호화 및 복원시 stochastic 영역에 대해서는 autoregressive model을 이용하고 non-stochastic영역은 2차원 다항식 근사화를 이용한다. 제안 방식은 2차원 다항식 근사화만을 이용한 기존 방식보다 더 좋은 주관적 화질을 가지며, 상대적인 data 감축할 수 있었고 영상의 부호화 및 복원에 필요한 수행시간을 단축시켰다.