Abstract
In Ubiquitous communication environment, various conversions of images are essential, and most digital images are compressed by standard methods such as the Joint Photographic Expert Group (JPEG) and Motion Picture Expert Group (MPEG) which are based on the discrete cosine transform (DCT). In this paper, various image resizing algorithms in the DCT domain are analyzed, and a new image resizing algorithm, which shows superior performance compared with the conventional methods, is proposed. For arbitrary-ratio image resizing in the DCT domain, several blocks of $8{\times}8$ DCT coefficients are converted into one block using the conversion formula in the proposed algorithm, and the size of the inverse discrete cosine transform (IDCT) is decided optimally. The performance is analyzed by comparing the peak signal to noise ratio (PSNR) between original images and converted images. The performance of the proposed algorithm is better than that of the conventional algorithm, since the correlation of pixels in images is utilized more efficiently.
유비쿼터스 통신 환경에서는 영상의 다양한 형태의 변환이 필수적인데, 대부분의 디지털 영상은 DCT (Discrete Cosine Transform)를 기반으로 한 JPEG, MPEG 등의 표준 기법을 이용하여 압축되어 저장되어 있다. 본 논문에서는 DCT 영역에서 영상의 크기를 변환시키는 기존의 여러 가지 알고리즘들을 고찰하고 그 성능을 분석하며, 기존의 방법보다 더 우수한 성능을 보이는 DCT 영역에서의 영상 크기 변환 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 DCT 영역에서 영상의 임의 크기 변환을 위해 여러 개의 $8{\times}8$ DCT 계수 블록을 변환 비율에 따라 변환식을 통하여 하나의 블록으로 변환하고 최적의 zero-padding 및 truncating을 위한 IDCT의 크기를 정하는 방법을 이용하여 영상 크기 변환의 성능을 높인다. 이것은 화소간의 상관도를 최대한 이용하여 DCT 계수를 구하고, 여기서 얻어진 DCT 계수 블록에서 원하는 비율에 따라 최적의 크기를 구함으로써 성능을 높이는 알고리즘이다. 그 성능을 원 영상과 축소하여 다시 확대시킨 영상의 PSNR 비교를 통하여 확인하였고, 제안하는 알고리즘은 특정 비율의 변환에 있어서 기존의 알고리즘을 포괄할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.
