The Transactions of the Korea Information Processing Society (한국정보처리학회논문지)
- Volume 3 Issue 5
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- Pages.1317-1328
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- 1996
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- 1226-9190(pISSN)
The Method of fast Fractal Image Coding
고속 프랙탈 영상 부호와 기법
- Kim, Jeong-Il (Dept. of Electronic Eng., Myunggi University) ;
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Song, Gwang-Seok
(Electronics And Telecommunications Research Institute) ;
- Gang, Gyeong-In (Dept. of Electronic Eng., Myunggi University) ;
- Park, Gyeong-Bae (Dept. of Electronic Eng., Myunggi University) ;
-
Lee, Gwang-Bae
(Dept. of Electronic Eng., Myunggi University) ;
- Kim, Hyeon-Uk (Dept. of Electronic Eng., Myunggi University)
- 김정일 (명지대학교 전자공학과) ;
-
송광석
(한국전자통신연구소) ;
- 강경인 (명지대학교 전자공학과) ;
- 박경배 (명지대학교 전자공학과) ;
-
이광배
(명지대학교 전자공학과) ;
- 김현욱 (명지대학교 전자공학과)
- Published : 1996.09.01
Abstract
In this paper, we propose a fast image coding algorithm to shorten long time to take on fractal image encoding. For its Performance evaluation, the algorithm compares with other traditional fractal coding methods. In the traditional fractal image coding methods, an original image is contracted by a factor in order to make the corresponding image to be compared with. Them, the whole area of the contracted image is searched in order to find the fixed point of contractive transformation of the orignal image corresponding to the contracted image. It needs a lot of searching time on encoding However, the proposed algorithm considerable reduces encoding time by using scaling method and limited search area method. On comparison of the proposed algorithm with Joaquin's method, the proposed algorithm is at least 180 times as fast as that of Jacquin's method on encoding time with a little degradation of the decoded image quality and a little increase of the compression rate. There-for, it is found that the proposed algorithm largely improves the performance in the aspect of encoding time when compared with other fractal image coding methods.
본 논문에서는 프래탈 영상 부호화시 부호화 시간이 장시간 소요되는 단점을 보완하기 위한 고속 프랙탈 영상 부호화 알고리즘을 제안하고, 그 알고리즘의 성능 을 기존의 방법과 비교 분석하였다. 기존의 프랙탈 영상부호화 방식은 원영상을 축소하여 비교 될 영상으로 만들고, 축소된 영상에 대한 원영상의 축소변환의 고정 점을얻기 위해 축소된 영상의 전체영역을 탐색하므로써 많은 부호화 시간이 소요 되었다. 그러나, 제안한 알고리즘은 스케일링과 탐색영역제한 방식을 이용하여 부호화 시간을 대폭 단축 시켰다. 그 결과로서 Jacquin 방법과의 비교시, 제안한 알고리즘은 최보 180배 이상의 부호화 시간을 단축시켰으며, 복원된 영상의 화질은 다소 감소하고 압축율은 약간 증가하였다. 따라서 제안한 알고리즘이 기존의 방법 들에 비해 부호화 시간 면에서 크게 향상되었음을 확인할 수 있었다.
Keywords