영상 압축을 위한 유사성 함수 연구

Study on the Similarity Functions for Image Compression

프랙탈 영상압축은 블록단위의 비교방식을 사용함으로써 기존의 압축 방법에 비해 획기적으로 증대된 압축율을 보인다. 소프트웨어에 의한 실시간대 재생이 가능함에도 불구하고 프랙탈 영상압축의 실용화에 관건이 되는 것은 압축에 소요되는 시간이다. 본 논문에서는, i)영상내부의 차원정보 추출 및 군집화에 의해 유사블럭 탐색 횟수를 줄임으로써 압축에 소요되는 시간을 최소화시키는 알고리즘과 ii)영상내부의 휘도 및 명암대비 정보를 사용하여 재생영상의 화질을 증가시키는 알고리즘을 제안하고 검증함으로써, 고속이면서도 상대적으로 고화질을 유지할 수 있는 방법을 제시하였다.

Compared with previous compression methods, fractal image compression drastically increases compression rate by using block-based encoding. Although decompression can be done in real time even with softwares, the most serious problem in utilizing the fractal method is the time required for the encoding. In this paper, we propose and verify i) an algorithm that reduces the encoding time by reducing the number of similarity searching on the basis of dimensional informations, and ii) an algorithm that enhances the quality of the restored image on the basis of brightness and contrast information. Finally, a method that enables fast compression with little quality degradation is proposed.