An Error-Resilient Image Compression Base on the Zerotree Wavelet Algorithm

오류에 강인한 제로트리 웨이블릿 영상 압축

  • 장우영 (삼성반도체연구원) ;
  • 송환종 (연세대학교 전기컴퓨터공학과) ;
  • 손광훈 (연세대학교 전기컴퓨터공학과)
  • Published : 2000.07.01

Abstract

In this paper, an error-resilient image compression technique using wavelet transform is proposed. The zerotree technique that uses properties of statistics, energy and directions of wavelet coefficients in the space-frequency domain shows effective compression results. Since it is highly sensitive to the propagation of channel errors, evena single bit error degrades the whole image quality severely. In the proposed algorithm, the image is encoded by the SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees) algorithm using the zerotree coding technique. Encoded bitstreams are partitioned into some blocks using the subband correlations and then fixed-length blocks are made by using the effective bit reorganization algorithm. finally, an effective bit allocation technique is used to limit error propagation in each block. Therefore, in low BER the proposed algorithm shows similar compression performance to the zerotree compression technique and in high BER it shows better performance in terms of PSNR than the conventional methods.

본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용한 오류에 강인한 영상 압축 기법을 제안하였다. 공간·주파수 영역에서 웨이블릿 계수들의 통계적 특성, 에너지 특성, 방향 특성을 이용한 제로트리 기법은 높은 압축 성능을 나타낸다. 하지만, 제로트리 부호와 기법은 부호에 따른 부호화 되는 계수의 수가 다르기 때문에 오류에 민감하게 반응하여 한 개의 오류가 전체 영상에 확산되어 영향을 미치게 된다. 제안 알고리듬에서는 SPIHT(Set Partitioning in Hierachical Trees) 알고리듬을 이용한 제로트리 기법으로 영상을 부호화한다. 그리고 부호화 계수들을 부밴드간 상관도를 이용하여 비트열을 다수의 블록으로 분리하고 비트 재구성 알고리듬을 이용하여 같은 크기의 블록으로 만든다. 이 과정으로 효율적인 비트 할당과 오류의 전파를 해당 블록으로 제한하여 오류가 없거나 적은 환경에서는 제로트리 압축 기법과 유사한 성능을 보이며 오류가 많은 환경에서는 제로트리 압축 기법 및 기존의 오류에 강인한 압축보다 더 효율적으로 부호화 할 수 있다.

Keywords

References

  1. IEEE Trans. Image Processing v.1 Image coding using wavelet transform M. Antonini;M. Barlaud;P. Mathieu;I. Daubechies
  2. IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology v.6 A new fast and efficient image codec based on set partitioning in hierarchical trees A. Said;W. A. Pearlman
  3. IEEE trans. Signal Processing v.41 Embedded image coding using zerotrees of wavelet coefficients J. M. Shapiro
  4. IEEE Trans. Image Processing v.6 Space-frequency quantization for wavelet image coding Z. Xiong;K. Ramchandran;M. Orchard
  5. IEEE Trans. Inform. Theory v.30 Self-synchronizing Huffman codes T. J. Ferguson;J. H. Rabinowitz
  6. IEEE Trans. Inform. Theory v.IT-32 Synchronizing of binary source codes B. L. Montgomery;J. Abrahams
  7. IEEE Trans. Communications v.40 The ERPC : An Efficient Error-Resilient Technique for Encoding Positional Information or Sparse Data N. T. Cheng;N. G. Kingsbury
  8. IEEE Trans. Communications v.27 Combined source-channel coding of images J. W. Modestino;D. G. Daut
  9. IEEE Trans. Inform. Theory v.36 A study of vector quantization for noisy channels N. Farvardin
  10. IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology v.8 Fixed-Length Entropy Coding for Robust Video Compression R. Llados-Bernaus;R. L. Stevenson
  11. IEEE Trans. Image Processing v.6 A new method of robust image compression based on the embedded zerotree wavelet algorithm C. D. Creusere
  12. IEEE Trans. Image Processing v.5 The EREC : An Error-Resilient Technique for Coding Variable-Length Blocks of Data D. W. Redmill;N. G. Kingsbury