A Fast Vector Quantization using Subregion-based Caches of Codeword Indexes

부영역 기반 코드워드 인덱스 캐시를 사용한 고속 벡터 양자화

  • 김용하 ((주)판타그램연구실) ;
  • 김대진 (포항공과대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 방승양 (포항공과대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2001.04.01

Abstract

본 논문은 부영역 분할과 코드워드 인텍스의 캐시 개념을 이용하여 벡터 양자화를 위한 고속코드북 생성 및 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인접한 입력 벡터는 대개 코드북내 특정 코드워드에 의해 나타내어지는 국부성에 바탕을 두고 있다. 초기에 모든 학습 벡터가 거리에 기반한 근접성을 이용하여 정해진 수의 부영역으로 분할된다. 각 부영역에 하나의 코드워드 인덱스 캐시가 할당되는데 이 캐시는 학습 초기에는 전체 코드북 크기에 대응하는 코드워드 인덱스를 갖는다. 학습이 진행되면서 입력 벡터가 갖는 국부성 때문에 각 부영역내 캐시중 사용되지 않는 코드워드 인덱스가 점차 발생하게 되므로 이들은 LRU(Least Recently Used) 삭제 알고리즘에 의해 제거된다. 학습이 진행됨에 따라 부영역 캐시에는 주어진 입력 벡터에 의해 참조되는 코드워드 인덱스만이 남게 되므로 한 학습 주기 동한 필요한 학습 시간이 점차 짧아지게 되어 전체적으로 코드북 생성 시간을 크게 줄일 수 있게 된다. 제안한 방법은 매 학습주기마다, 코드워드 인덱스 삭제 후보 중 주어진 부영역 중심으로부터 거리에 의해 멀리 떨어진 것부터 반만을 제거함에 따라. 복원된 영상의 화질 열화가 거의 없다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법은 기존의 LBG 방법에 비해 화질 열화는 거의 없지만 코드북 생성 (또는 부호화) 속도를 2.6-5.4배 (또는3.7-18.8배) 향상시킨다.

Keywords

References

  1. A. Gersho and R.M. Gray, Vector Quantization and Signal Compression. Boston, MA: Kluwer Academic Publishers, 1991
  2. R. M. Gray, 'Vector Quantization,' IEEE ASSP Magazine, vol. 1, pp. 4-29, 1984
  3. N.M. Nasrabadi, and R.A. King, 'Image Coding using Vector Quantization : A Review,' IEEE Trans. Comm., pp. 957-971, 1988 https://doi.org/10.1109/26.3776
  4. Linde, Buzo, and Gray, 'An Algorithm for Vector Quantizer Design, IEEE Transactions on Communications, vol. 28, no. 1, pp. 84, 1980 https://doi.org/10.1109/TCOM.1980.1094577
  5. Majid Rabbani, and Paul W. Jones, Digital Image Compression Techniques, SPIE PRESS, vol. TT7, 1991
  6. J.D.M. Auliffe, L.E. Atlas, and C.Rivera, 'A Comparison of the LBG Algorithm and Kohonen Neural Network Paradigm for Image Vector Quantization,' in Proc. IEEE. Conf. ASSP, 1990, pp. 2293-2296 https://doi.org/10.1109/ICASSP.1990.116035
  7. D. Patterson and J. Hennessy, Computer Organization & Design : The Hardware/Software Interface, Morgan Kaufmann Publishers, Inc., 1998
  8. A. Smith, 'Cache Memories,' Computing Surveys, vol. 13, no. 3, pp. 473-530, 1982 https://doi.org/10.1145/356887.356892
  9. Chang-Hsing Lee and Ling-Hwei Chen, 'A Fast Algorithm for Vector Quantization Using Mean Pyramids of Codewords,' IEEE Trans. Comm. Vol. 43, no. 2, pp. 1697-1702, 1995 https://doi.org/10.1109/26.380218
  10. X. Wu and L. Guan, 'Acceleration of the LBG Algorithm,' IEEE Trans. Comm., vol. 42, pp. 1518-1523, 1994 https://doi.org/10.1109/TCOMM.1994.582833
  11. S. C. Tai, C. C. Lai, and Y. C. Lin, 'Two fast nearest neighbor searching algorithms for image vector quantization,' IEEE Trans. Comm., vol. 44, pp. 1263-1268, 1996 https://doi.org/10.1109/26.545888
  12. Yih-chuan Lin and shen-Chuan Tai, 'A Fast Linde-Buzo-Gray Algorithm in Image Vector Quantization,' IEEE Trans. Circuit & systems-II Analog & Digital Signal Processing, vol. 45, no. 3, 1998 https://doi.org/10.1109/82.664257
  13. J. H. Li, and N. Ling, 'A Novel VQ Codebook Design Technique,' IEEE Trans. On. Consummer Electronics, vol. 43, no. 4, 1997 https://doi.org/10.1109/30.642388
  14. Chin-Chen Chang and Yu-Chen Hu, 'A Fast LBG Codebook Trainning Algorithm for Vector Quantization,' IEEE Trans. On Consummer Electronics, vol. 44, no. 4, pp. 1201-1208, 1998 https://doi.org/10.1109/30.735818
  15. W. H. Equitz, 'A new vector quantization clustering algorithm,' IEEE Trans. Acoustic, Speech, Signal Processing, vol. 37, pp. 1568-1575, 1989 https://doi.org/10.1109/29.35395