Abstract
This paper introduces a new algorithm to improve compression performance of 256 color images called palette-based or indexed images. The proposed scheme counts each frequency of index values after present index value and determines each rank for every index value by sorting them in descending order. Then, the scheme makes ranked index image instead of original indexed image using the way to replace index values with ranks. In the ranked index image's distribution produced as a result of this algorithm, the higher ranked index value, the more present same values. Therefore, data redundancy will be raised and more efficient performance of compression can be expected. Simulation results verify that because of higher compression ratio by up to 22.5, this newly designed algorithm shows a much better performance of compression in comparison with the arithmetic coding, intensity-based JPEG-LS and palette-based GIF.
본 논문에서는 팔레트 기반 이미지(palette-based image) 또는 인덱스 이미지(indexed image)라고 불리는 256색의 이미지에 대한 압축 성능 향상을 위한 새로운 알고리즘을 소개한다. 제안한 방식은 현재 색상이 갖는 인덱스 값을 중심으로 다음에 나오는 색상의 인덱스가 얼마나 발생하는지를 측정하고, 발생 빈도를 정렬하여 순위를 구한 후에, 색상에 대한 인덱스 값을 순위로 표현하여 원래의 인덱스 이미지를 대체한다. 그렇게 변화된 순위 인덱스이미지(ranked index image)의 인덱스 분포에서는 순위가 높은 곳에 같은 인덱스들이 더 많이 존재하기 때문에 데이터 중복성(redundancy)을 높일 수 있어, 압축 효율을 기대할 수 있다. 실험 결과에서는, 기존의 산술부호화 방식, 휘도 성분 기반의 JPEG-LS 방식 그리고 인덱스 기반의 GIF 방식들과 비교할 때, 원 이미지에 대한 압축률이 최대 22.5까지 향상되어 제안한 방식의 압축 성능이 훨씬 뛰어나다는 것을 보여준다.
