High Bit Rate Image Coder Using DPCM based on Sample-Adaptive Product Quantizer

표본 적응 프러덕트 양자기에 기초한 DPCM을 이용한 고 전송률 영상 압축

  • 김동식 (한림대학교 전자공학부 정회원) ;
  • 이상욱 (서울대학교 전기공학부 정회원)
  • Published : 1999.12.01

Abstract

In this paper, we employed a new quantization scheme called sample-adaptive product quantizer (SAPQ) to quantize image data based on the differential pulse code modulation (DPCM) coder, which has fixed length outputs and high bit rates. In order to improve the performance of traditional DPCM coders, the scalar quantizer should be replaced by the vector quantizer (VQ). As the bit rate increases, it will be nearly impossible to implement a conventional VQ or modified VQ, such as the tree-structured VQ, even if the modified VQ can significantly reduce the encoding complexity. SAPQ has a form of the feed-forward adaptive scalar quantizer having a short adaptation period. However, since SAPQ is a structurally constrained VQ, SAPQ can achieve VQ-level performance with a low encoding complexity. Since SAPQ has a scalar quantizer structure, by using the traditional scalar value predictors, we can easily apply SAPQ to DPCM coders. For synthetic data and real images, by employing SAPQ as the quantizer part of DPCM coders, we obtained a 2~3 dB improvement over the DPCM coders, which are based on the Lloyd-Max scalar quantizers, for data rates above 4 b/point.

본 논문에서는 표본 적응 프러덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)라 불리는 새로운 기법의 양자기를 불변 길이 출력을 가지며 높은 전송률을 가지는 DPCM(differential pulse coded modulation)에 기초한 영상 데이터 감축에 적용하였다. DPCM의 성능을 개선하기 위해서는 기존의 스칼라 양자기 대신에 벡터 양자기(vector quantizer: VQ)를 사용해야 하는데, 전송률이 증가함에 따라 일반적인 VQ나 심지어 나무 구조를 가지는 변형된 VQ도 부호화 복잡도나 요구되는 기억 장치의 양으로 인하여 그 구현이 거의 불가능하다. SAPQ는 매우 짧은 적응 주기를 가지는 feed-forward 적응 스칼라 양자기로 일종의 제한적 구조를 가지는 VQ의 일종이다. 따라서, 비록 전송률이 높다고 해도, SAPQ를 사용하면 일반 VQ에서의 부호화 복잡도와 요구되는 기억 장치의 양을 줄이면서 VQ의 성능을 얻을 수 있다. 나아가서 SAPQ가 스칼라 양자기 구조를 가지고 있으므로 DPCM 부호기에서 기존의 스칼라 값을 예측하는 예측기를 그대로 사용하면서 SAPQ는 양자화 역할을 수행할 수 있다. 합성 신호와 실제 영상 데이터에 대하여 실험한 결과 DPCM의 양자화 부분?을 바꾸어서 전송률이 4 b/point 이상에서 2-3 dB 정도의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

Keywords

References

  1. Digital Processing of Speech Signals L. R. Rabiner;R. W. Schafer
  2. Principles of Digital Communication and Coding A. J. Viterbi;J. K. Omura
  3. Digital Coding of Waveforms N. S. Jayant;P. Noll
  4. Vector Quantization and Signal Compression A. Gersho;R. M. Gray
  5. IEEE Trans. Consumer Electrics v.38 The JPEG still picture compression standard G. K. Wallace
  6. IEEE Trans. Inform. Theory v.IT-45 no.7 Quantization based on a novel sample-adaptive product quantizer(SAPQ) D. S. Kim;N. B. Shroff
  7. 한국통신학회 논문지 v.24 no.12 표본 적응 프러덕트 양자화와 설계 알고리듬 김동식;박섭형