정보처리학회논문지B (The KIPS Transactions:PartB)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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DFS를 이용한 추가 메모리를 요구하지 않는 제로트리 압축기법

Zero-tree packetization without additional memory using DFS

  • 김충길 (부산대학교 대학원 멀티미디어협동과정) ;
  • 이주경 (부산대학교 대학원 전자계산학과) ;
  • 정기동 (부산대학교 전자계산학과)
  • 발행 : 2003.08.01
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초록

SPIHT는 수행속도가 빠르고 효율적인 웨이블릿 기반의 이미지 압축 알고리즘으로 잘 알려져 있다. 그러나, SPIHT는 알고리즘 수행에 필요한 제로트리 및 계수의 상태를 저장하기 위하여 리스트 구조를 사용하고 있어 추가 메모리론 요구하며, 비트율의 증가에 따라 메모리 요구량이 증가하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 SPIHT 알고리즘을 수행하는데 있어 추가 메모리를 요구하지 않는 MZP-DFS 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 깊이우선 순서에 따라 공간트리를 탐색하고 테스트 함수 및 복원 계수의 LSB를 이용함으로써 추가 메모리를 제거하였으며 SPIHT와 동일한 성능을 가진다. MZP-DFS는 추가 메모리를 요구하지 않기 때문에 하드웨어 제작비용을 절감할 수 있으며, 각각의 공간트리를 병렬적으로 수행할 수 있기 때문에 실시간 이미지 압축에 적합하다.

SPIHT algorithm is a wavelet based fast and effective technique for image compression. It uses a list structure to store status information which is generated during set-partitioning of zero-tree. Usually, this requires lots of additional memory depending on how high the bit-rate is. Therefore, in this paper, we propose a new technique called MZP-DFS, which needs no additional memory when running SPIHT algorithm. It traverses a spatial-tree according to DFS and eliminates additional memory as it uses test-functions for encoding and LSB bits of coefficients for decoding respectively. This method yields nearly the same performance as SPIHT. This may be desirable in hardware implementation because no additional memory is required. Moreover. it exploits parallelism to process each spatial-tree that it can be applied well in real-time image compression.

키워드

참고문헌

  1. Jerome M. Shapiro, 'Embedded Image Coding Using Zerotrees of Wavelet Coefficients,' IEEE Trans. on Signal Processing, Vol.41, No.12, pp.3445-3462, December, 1993 https://doi.org/10.1109/78.258085
  2. Amir Said, William A. Pearlman, 'A New Fast and Efficient Image Codec Based on Set Partitioning in Hierarchical Trees,' IEEE Trans. CSVT, Vol.6, No.3 https://doi.org/10.1109/76.499834
  3. Frederick W. Wheeler, William A. Pearlman, 'Low-Memory Packetized SPIHT Image Compression,' Thirty-Third Annual Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers, Pacific Grove, CA, pp.24-27, Cotober, 1999 https://doi.org/10.1109/ACSSC.1999.831896
  4. Wen-Kuo Lin, Neil Burgess, 'Listless Zerotree Coding for Color Images,' in 32nd Asilomar Conference on Signals,Systems and Computers, CA, USA, November, 1998 https://doi.org/10.1109/ACSSC.1998.750860
  5. R. Kutil, 'A significance map based adaptive wavwlet zerotree codec (SMAWZ),' In S. Panchanthan, V. Bove, and S. I. Sudharsanan, editors, Media Processors 2002, SPIE Proceedings, Vol.4674, pp.61-71, January, 2002 https://doi.org/10.1117/12.451060
  6. Fredrick W. Wheeler, William A. Pearlman, 'SPIHT Image compression Without Lists,' IEEE Int. Conf. on Accoustics, speech and Signal Processing (ICASSP 2000), Istanbul, Turkey, June, 2000 https://doi.org/10.1109/ICASSP.2000.859236
  7. http://www.geoffdavis.net/
  8. M. Antonini, M. Barlaud, P. Mathieu and I. Daubechies, 'Image coding using wavelet transform, 'IEEE Trans. Image Processing, Vol.1, pp.205-220, April, 1992 https://doi.org/10.1109/83.136597
  9. S. Mallet, 'A theory for multiresolution signal decomposition : The Wavelet representation,' IEEE Trans. Patern Anal. Mach. Intell., Vol.11, pp.674-693, july, 1989 https://doi.org/10.1109/34.192463