Image Compression Technique Using Discrete Wavelet Transform and Fractal Theory

이산 웨이블렛 변환과 프렉탈 이론을 이용한 영상부호화 기법

  • 김용호 (조선대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 정종근 (조선대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 편석범 (동강대학 전자정보과) ;
  • 이윤배 (조선대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2002.12.01

Abstract

When JPEG, a standard of stopped image compression, is high compressed, the image is severely blocked. Since JPEG performs compression after taking DCT(Discrete Cosine Transform). It has a defect that the quality of image becomes low with aliasing in the case of high compression. Though transformation cipher method can have high compression rate, flame nay happen to quality of image by transformation and reverse transformation. In this paper, we use wavelet transform and fractal theory in order to solve these problems. After we apply these two methods to stopped image, we can get some good results, improvement of speed and compression rate, and elimination of blocking appearance. Besides, we show quality of restoration image is better than established one.

현재 정지 영상 압축의 표준인 JPEG은 DCT(discrete cosine transform)를 취한 후에 압축과정을 수행하기 때문에 고 압축을 할 경우 블록화 현상이 심하게 일어나며, 고 압축시에 복원된 영상에 나타나는 왜곡(aliasing)등으로 영상의 품질이 낮아지는 단점이 있다. 또한 변환 부호화 방법은 높은 압축률을 가질 수 있으나 변환과 역 변환에 의한 화질에 열화가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 웨이블렛 변환과 프렉탈 이론을 정지 영상에 적용한 결과 낮은 비트율에서 기존의 방법보다 압축 후 복원시 속도의 향상, 압축율의 향상, 블록현상을 제거하였다. 그리고 복원화질이 기존의 방법보다 우수함을 보였다.

Keywords

References

  1. M. Antonini, M. Barlaud, P. Mathie and I. Daubechies, 'Image coding using wavelet transform,' IEEE Trans. Image Processing, Vol. 1, No.2, pp. 205-220, Apr. 1992 https://doi.org/10.1109/83.136597
  2. A.E. jacquin, 'Image coding base on a fractal theory of iterated contractive image transforms.' IEEE Trans. Image Processing, Vol.1,No.1, pp. 18-30, Jan. 1992 https://doi.org/10.1109/83.128028
  3. R.A. Devore, et al, 'Image compression through wavelet transform coding,' IEEE Trans. on information theory, pp. 719-746, Mar. 1992
  4. A. Cohen, Ingrid Daubechies, J.C. Feauveau, 'Biorthogonal basis of compactly supported wavelets', Comm. pure Appl Math..Vol. XIV , pp. 485-560, 1992
  5. J.M. Shapiro, 'Embedded image coding using zerotrees of wavelet coefficients', IEEE Trans. on Signal Processing, Special Issue on wavlets and Signal Procesing, 41(12), pp. 3445-3462, March, 1993
  6. R. Rinaldo and G. Calvagno, 'An image coding scheme using block prediction of the pyramid subband decomposition', Proc Trans. ICIP conf., pp. 878-882, 1994
  7. A.E. Jacquin, 'Fractal Image Coding: A Review', Proc. of the IEEE, vol.81, no.10, pp. 1451-1465, Oct. 1993
  8. Y. Fisher. 'Fractal Image Compression : Theory and Applications to Digital Images.' Springer Verlag. New York. 1994
  9. H. Krupnik. D.Mallat and E.Karnin., 'Fractal representation of image via the discrete wavelet transform.' in IEEE 18th Conv. of EE in Israel. Tel_Aviv. March 1995