Block Loss Recovery Using Fractal Extrapolation for Fractal Coded Images

프랙탈 외삽을 이용한 프랙탈 부호화 영상에서의 블록 손실 복구

The degradation of image quality by block loss is more serious in fractal coded images with the error propagation due to mapping from the lost blocks than in DCT coded images. Therefore. a new algorithm is presented for recovering the blocks lost in the transmission through the lossy network as A TM network of the images coded by Jacquins fractal coding. Jacquins fractal code is divided into two layers of header code and main code according to its importance. The key technique of the proposed BLRA (block loss recovery algorithm) is a fractal extrapolation that estimates the lost pixels by using the contractive mapping parameters of the neighboring range blocks whose characteristics are similar to a lost block. The proposed BLRA is applied to the lost blocks in the iteration of decoding. Some experimental results show the proposed BLRA yields excellent performance in PSNR as well as subjective quality.

프랙탈 부호화 방식에서의 블록 손실 효과는 DCT 기반 블록 부호화 방식에서와는 달리 손실 블록의 참조에 의한 에러 전파 효과 때문에 보다 심각한 화질 저하를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 Jacquin 방법에 의해 프랙탈 부호화된 영상을 ATM 망과 같은 손실망을 통해 전송할 경우 발생할 수 있는 블록 손실을 복구하는 방법을 제안한다. Jacquin 의 프랙탈 부호화 체계는 중요도에 따라 머리부호와 본체 부호의 2계층 부호화 체계로 구성된다. 제안된 블록 손실 복구 알고리듬의 핵심 기법은 블록 특성이 손실 블록과 유사한 인접 치역 블록들의 축소 사상 파라미터들을 사용하여 손실 화소들을 추정하는 츠랙탈 외삽이며, 이는 복호화 과정에서 반복적으로 손실 블록들에 적용된다. 실험을 통하여, 제안된 복구 알고리듬이 주관적 화질 뿐만 아니라 PSNR 에서도 우수한 성능을 갖고 있음을 보인다.