Abstract
Entropy coders as a noiseless compression method are widely used as end-point compression for images so there have been many contributions to increase of entropy coder performance and to reduction of entropy coder complexity. In this paper, we propose some entropy coders based on binary forward classification (BFC). BFC requires overhead of classification but there is no change between the amount of input information and that of classified output information, which we prove this property in this paper. And using the proved property, we propose entropy coders which are Golomb-Rice coder after BFC (BFC+GR) and arithmetic coder with BFC(BFC+A). The proposed entropy decoders do not have further complexity Son BFC. Simulation results also show better performance than other entropy coders which have similar complexity to proposed coders.
엔트로피 부호화기는 무손실 압축 방법으로써 영상 압축 및 기타 압축 분야에서 최종단 압축 방법으로써 널리 사용되고 있고 엔트로피 부호화기의 성능 향상과 복잡도를 낮추려는 많은 노력이 있었다. 본 논문에서는 이진 순방향 분류(Binary Forward Classification)에 의한 엔트로피 부호화기를 제안한다. BFC는 매 심벌마다 분류를 위한 추가 정보를 부가하게 되지만 분류 전 정보량과 분류 후의 전체 정보량은 변화가 없다는 특성을 갖는다. 본 논문에서는 이 특성을 증명하고 BFC를 응용한 압축 방법인 BFC와 Golomb-Rice 부호기를 결합형태 (BFG+GR)와 산술 부호기와 결합형태(BFG+A) 등을 제시한다. 설계된 엔트로피 부호기는 BFG를 응용하여 복호기의 복잡도에는 영향을 주지 않는다. 또한 성능 분석결과 유사한 복잡도를 갖는 엔트로피 부호기와 비교하여 향상된 성능을 보여준다.
