멀티 스펙트럴 영상들의 압축

Compression of Multispectral Images

본 논문은 고해상도에 대한 멀티 스펙트럴 영상들에 대한 압축기술에 대한 연구입니다. 원래는 원격센싱 컨텍스트에 대한 개발로 이를 식품과 의료영상에 적용하였습니다마는 이러한 가능성을 여러 컨텍스트에서 처리하는 것을 목표로 두었으며 즉, 원격센싱, 식품모니터링 그리고 의료영상의 새로운 분야로 탐구 및 적용하였다. 압축은 한 화소와 관계한 이웃 간의 화소들 간의 간단한 추정에 기반하여 나타날 수 있도록 하였다. 멀티 스펙트럴 영상들은 화소들이 같은 밴드 안에서 가까이 이웃하여 있는 어떤 상접한 정도의 관계를 해석하였으며 하나의 발견된 상관관계는 어떠한 한 밴드 내에서의 계수에 기반 한다. 그 계수와의 관계는 다른 밴드에서 계산되어진 것과 유사하다. 두 번째의 관찰에서는 개발되어진 알고리즘이 화소당 비트수를 멀티 스펙트럴 위성원격영상에서 16비트에서 4비트로 감소할 수 있었다. 따라서 다른 방법론들과 속도 및 압축률에 대해서 비교 분석하였다. 보통 그래픽 포맷인 GIF, JPEG 그리고 PCX를 사용하였으며 참조와 같이 LZW Huffman과 RLE의 알고리즘을 행하였다. 소개되어진 방법들은 압축을 줄이는 것이 선상, 프로그램 안에서 혹은 관례적인 압축 알고리즘에서 속도와 압축률에서 유사한 결과를 가져왔다.

This paper is an overview of research contributions by the authors to the use of compression techniques to handle high resolution, multi-spectral images. Originally developed in the remote sensing context, the same techniques are here applied to food and medical images. The objective is to point out the potential of this kind of processing in different contexts such as remote sensing, food monitoring, and medical imaging and to stimulate new research exploitations. Compression is based on the simple assumption that it is possible to find out a relationship between pixels close one each other in multi-spectral images it translates to the possibility to say that there is a certain degree of correlation within pixels belonging to the same band in a close neighbourhood. Once found a correlation based on certain coefficient on one band, the coefficients of this relationship are, in turn, quite probably, similar to the ones calculated in one of the other bands. Based upon this second observation, an algorithm was developed, able to reduce the number of bit/pixel from 16 to 4 in satellite remote sensed multi-spectral images. A comparison is carried out between different methods about their speed and compression ratio. As reference it was taken the behaviour of three common algorithms, LZW (Lempel-Ziv-Welch), Huffman and RLE (Run Length Encoding), as they are used in common graphic format such as GIF, JPEG and PCX. The Presented methods have similar results in both speed and compression ratio to the commonly used programs and are to be preferred when the decompression must be carried out on line, inside a main program or when there is the need of a custom made compression algorithm.