Image Compression and Edge Detection Based on Wavelet Transforms

웨이블릿 기반의 영상 압축 및 에지 검출

The basis function of wavelet transform used in this paper is constructed by using lifting scheme, which is different from general wavelet transform. Lifting scheme is a new biorthogonal wavelet con-structing method, that does not use Fourier transform for constructing its basis function. In this paper, an image compression and reconstruction method using the lifting scheme was proposed. And this method improves data visualization by supporting a partial reconstruction and a local reconstruction. Approx- imations at various resolutions allow extracting various sizes of feature from an image or signal with a small amount of original information. An approximation with small size of scaling coefficients gives a brief outline of features at fast. Image compression and edge detection techniques provide good frame- works for data management and visualization in multimedia database.

본 논문에서 사용한 웨이블릿 변환의 기저 함수는 일반적인 웨이블릿 변환과 다른 리프팅 스킴을 사용하여 만들어 졌다. 리프팅 스킴은 푸리에 변환을 사용하여 기저 함수를 생성하지 않는 새로운 쌍직교 웨이블릿 기저 함수를 생성하는 방법이다 본 본문은 리프팅 스킴을 이용한 새로운 영상 압축 및 에지 검출 방법을 제안하고 있다. 그리고 이 방법은 부분 복원과 공간 복원을 할 수 있어 데이터 가시화를 향상시킬 수 있다. 다양한 해상도에서의 근사 영상은 원래 영상으로부터 적은 정보만으로 다양한 크기의 특징을 뽑아낼 수 있고, 적은 양의 스케일링 계수를 사용하여 생성된 근사 영상은 빠르게 원래 영상의 대략적인 개요만이 필요할 때 유용하게 사용된다. 본 논문에서 제안한 영상 압축 및 에지 검출 기법은 멀티미디어 데이터베이스에서 데이터 관리와 데이터 가시화를 향상시킬 수 있는 좋은 기틀을 마련해 준다.