An Adaptive ROI Mask Generation for ROI coding of JPEG2000

JPEG200의 관심영역 부호화를 위한 적응적인 관심영역 마스크 생성 방법

In this thesis, a method of generating an adaptable Region-Of-Interest(ROI) Mask for the Region-Of-Interest coding is suggested. In the method, an ROI Mask is generated using the information of the ROI designated by a user. In the existed method of ROI coding, after scanning all the pixels in order and discriminating an ROI, an ROI Mask is generated. But, in our method, after scanning a part of pixels based on the shape pattern of an ROI and discriminating a ROI by one code block unit, an ROI Mask is generated. Moreover, from the method, a pattern number, threshold of a ROI and background threshold parameter are provided. According to the result of its comparing test with the existed methods to show the usability, it is proved that our method is superior in speed to the existed ones.

본 논문에서는 관심영역 부호화를 위한 적응적인 관심영역 마스크 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 사용자가 지정한 관심영역 정보를 이용하여 관심영역 마스크를 생성한다. 기존의 관심영역 부호화 방법에서는 모든 픽셀을 순차적으로 스캔하여 관심영역의 판별을 한 후에 관심영역 마스크를 생성하는 반면에, 제안한 방법은 관심영역 모양 특징을 기반으로 일부 픽셀만을 스캔하여 코드블록 단위의 관심영역의 판별을 한 후에 관심영역 마스크를 생성한다. 그리고 제안한 방법은 성능에 영향을 미치는 패턴 개수, 관심영역 임계값, 배경 임계값 매개변수를 제공한다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 기존의 방법들과 비교 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 속도 면에 있어서 우수함을 확인하였다.