• Title/Summary/Keyword: 무손실 부호화

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Improved CABAC Design for Near Lossless Depth Coding in HEVC (HEVC 근접 무손실 깊이 영상 부호화를 위한 향상된 CABAC 설계)

  • Choi, Jung-Ah;Ho, Yo-Sung
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2011.11a
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    • pp.36-37
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    • 2011
  • 깊이 영상은 가상 시점 영상을 합성할 때 사용되는 3차원 거리 정보로 깊이 영상 기반 렌더링에서 가상 시점을 합성할 때 사용한다. 따라서, 깊이 영상 부호화에서는 부호화 효율 못지않게 합성 영상의 화질이 중요하다. 깊이 영상의 화질은 합성된 가상 시점 영상의 화질에 큰 영향을 미친다. 따라서 고화질 깊이 영상이 필요한 경우, 부호화 손실이 적은 무손실 부호화를 사용한다. 하지만, 이와 같은 무손실 부호화 방법은 복호를 통해 원래의 깊이 영상을 그대로 복원할 수 있지만, 압축률이 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 복호된 영상의 화질과 부호화 비트의 균형을 모두 고려하기 위해 근접 무손실 HEVC(high efficiency video coding)와 향상된 CABAC(context-based adaptive bnary arithmetic coding)을 이용한 새로운 깊이 영상 부호화 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법이 합성된 가상 시점 영상의 화질 손실 없이, 기존의 무손실 및 근접 무손실 방법보다 더 나은 부호화 성능을 제공함을 알 수 있었다.

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Improved CABAC Design for HEVC Lossless Intra-frame Coding (HEVC 무손실 화면내 부호화를 위한 향상된 CABAC)

  • Choi, Jung-Ah;Ho, Yo-Sung
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2013.06a
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    • pp.278-279
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    • 2013
  • 최근에 완료된 HEVC(High Efficiency Video Coding) 비디오 압축 표준은 H.264/AVC에 비해 2배 이상 향상된 압축 효율을 제공한다. 현재 진행 중인 HEVC 확장 (extension) 작업에서는 손실 및 무손실 부호화에서 4:2:2 및 4:4:4 색차 포맷과 최대 12비트 깊이를 지원하는 고급 프로파일을 개발하고 있다. 현재까지 개발된 HEVC의 CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding)은 손실 부호화 환경에 적합하게 설계되었기 때문에 무손실 부호화 환경에서 최적의 부호화 성능을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 4:4:4 색차 포맷 영상의 무손실 화면내 부호화 환경에서 잔여 신호의 통계적 특성을 고려한 향상된 CABAC 잔여 데이터 부호화 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해, 본 논문에서 제안하는 향상된 CABAC 방법이 무손실 화면내 부호화에서 기존의 CABAC 방법에 비해 평균 약 2.41% 의 비트 수를 감소시키는 것을 확인했다.

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Efficient Differential Pixel Value Scanning Method for HEVC Lossless Intra Coding (HEVC 무손실 화면내 부호화를 위한 효율적인 차분 화소값 주사 방법)

  • Choi, Jung-Ah;Ho, Yo-Sung
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2012.07a
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    • pp.234-235
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    • 2012
  • 본 논문에서는 최근 표준화 활동이 진행 중인 HEVC(high efficiency video coding) 표준의 무손실 부호화 모드를 위한 효율적인 계수 주사 방법을 제안한다. 일반적으로 무손실 비디오 부호기에서는 부호화 손실을 없애기 위해 변환 및 양자화 모듈이 제거된다. 이 경우 부호화해야 할 잔여데이터는 양자화된 변환 계수가 아닌 예측 후의 차분 화소이므로 잔여데이터의 확률 분포가 변화된다. 제안한 방법에서는 무손실 부호화에서 화면내 예측 모드 별 잔여데이터의 발생 확률을 분석하고, 이를 고려해 역방향 모드 기반 차분 화소 주사 방법을 사용한다. 일반적으로 참조 화소와의 거리가 멀어질수록 예측 정확도가 떨어져 잔여데이터의 발생 확률이 높아지기 때문에 제안한 역방향 주사 방법을 사용하면 잔여데이터 부호화에서 이득을 얻을 수 있다. 실험을 통해, 제안한 방법이 HEVC 무손실 부호화에 비해 약 1.7%의 부호화 성능을 향상시키는 것을 확인했다.

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Lossless Coding of Audio Spectral Coefficients Using Selective Bit-Plane Coding (선택적 비트 플레인 부호화를 이용한 오디오 주파수 계수의 무손실 부호화 기술)

  • Yoo, Seung-Kwan;Park, Ho-Chong;Oh, Seoung-Jun;Ahn, Chang-Beom;Sim, Dong-Gyu;Beak, Seung-Kwon;Kang, Kyoung-Ok
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.27 no.1
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    • pp.18-25
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    • 2008
  • In this paper, new lossless coding method of spectral coefficients for audio codec is proposed. Conventional lossless coder uses Huffman coding utilizing the statistical characteristics of spectral coefficients, but does not provide the high coding efficiency due to its simple structure. To solve this limitation, new lossless coding scheme with better performance is proposed that consists of bit-plane transform and run-length coding. In the proposed scheme, the spectral coefficients are first transformed by bit-plane into 1-D bit-stream with better correlative properties, which is then coded intorun-length and is finally Huffman coded. In addition, the coding performance is further increased by applying the proposed bit-plane coding selectively to each group, after the entire frequency is divided into 3 groups. The performance of proposed coding scheme is measured in terms of theoretical number of bits based on the entropy, and shows at most 6% enhancement compared to that of conventional lossless coder used in AAC audio codec.

Improved CABAC Method for Lossless Image Compression (무손실 영상 압축을 위한 향상된 CABAC 방법)

  • Heo, Jin;Ho, Yo-Sung
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.36 no.6C
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    • pp.355-360
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    • 2011
  • In this paper, we propose a new context-based adaptive binary arithmetic coding (CABAC) method for lossless image compression. Since the conventional CABAC in H.264/AVC was originally designed for lossy coding, it does not yield adequate performance during lossless coding. Therefore, we proposed an improved CABAC method for lossless intra coding by considering the statistical characteristics of residual data in lossless intra coding. Experimental results showed that the proposed method reduced the bit rate by 18.2%, compared to the conventional CABAC for lossless intra coding.

Lossless Satellite Image Compression using Improved CAVLC of H.264/AVC (H.264/AVC의 향상된 CAVLC 부호화 방법을 이용한 무손실 위성 영상 압축)

  • Heo, Jin;Ho, Yo-Sung
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2009.11a
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    • pp.107-110
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    • 2009
  • 본 논문에서는 무손실 위성 영상 압축의 효율을 높이기 위해 H.264/AVC의 무손실 화면내 부호화에 기반한 새로운 문맥기반 적응적 가변 길이 부호화 (CAVLC) 방법을 제안한다. 기존의 H.264/AVC의 CAVLC는 손실 압축에 적합하게 설계되었기 때문에, 변환과 양자화 과정을 수행하지 않는 무손실 압축에서 최적의 압축 성능을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 손실 압축과 무손실 압축 환경에서 잔여 영상 신호의 통계적 차이가 있음을 확인하고, 무손실 위성 영상 압축 환경에서 잔여 신호의 통계적 특성을 고려하여 향상된 CAVLC 기반의 무손실 위성 영상 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법을 사용하여 위성 영상을 압축한 결과 기존의 대표적인 무손실 영상 압축 방법인 JPEG-LS와 CALIC 보다 약 12% 정도 비트 수를 감소시켰다.

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A Lossless Coding Scheme for Progressive Transmission of Medical Images (의료 영상의 순차전송을 위한 무손실 부호화 기법)

  • 김효준;송준석;이승준;김종효;이충웅
    • Journal of Biomedical Engineering Research
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    • v.18 no.4
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    • pp.349-356
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    • 1997
  • In this paper, we propose the lossless coding: scheme for progressive transmission of medical images. The input image is decomposed by the proposed fast adaptive subband decomposition method which is suited for a lossless coding. The decomposed images are coded by an arithmetic coder with two conditioning pixels, and the conditioning pixels are selected differently according to the property of the subbands. The conditioning contexts are usually quantized to reduce the conditional state, and the optimization method of quantization is proposed For the purpose of improving compression ratio in this paper. The proposed lossless coding scheme provides the asymmetric structure of cosec and results in better compression ability than the JPEC lossless coding[ 1 ].

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Context-Based Hierarchical Enumerative Coding for Lossless Bi-level Image Compression (무손실 이진 영상 압축을 위한 컨텍스트 기반 계층적 열거 부호화)

  • 임재혁;정제창
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2000.11b
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    • pp.87-92
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    • 2000
  • 본 논문에서는 컨텍스트 기반 계층적 열거 부호화를 이용한 무손실 이진 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 이진 영상내에 존재하는 인접한 화소간의 상호상관성을 이용하여 이진 영상을 1차원의 수열로 재구성하고, 이에 대해 계층적 열거 부호화를 실행한다. 제안하는 알고리즘은 덧셈 및 비교 연산만으로 구현이 가능하므로 그 복잡도가 매우 낮을 뿐만 아니라, CCITT 테스트 영상을 대상으로 한 부호화 성능 실험에서 우수한 성능을 나타낸다. 부호화 성능 비교에서 이진 영상 부호화 국제표준인 JBIG, G3, G4 및 GIF에 비해 우수한 압축 성능을 보인다.

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Improved CABAC for Lossless Video Compression (무손실 동영상 압축을 위한 향상된 CABAC)

  • Kim, Dae-Yeon;Choi, Jin-Soo;Lee, Yung-Lyul
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.12 no.4
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    • pp.377-380
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    • 2007
  • In this paper, an improved CABAC is proposed for the lossless compression in H.264/AVC. CABAC in the lossless coding is not as efficient as that in the lossy compression since it was developed for lossy coding. CABAC for the lossless coding in H.26과/AVC Advanced 4:4:4 Profile is applied without the change of the conventional binarization method. Thus, a binarization method considering the statistical characteristic of residual signals is proposed for the lossless coding in 0.264/AVC Advanced 4:4:4 Profile. The experimental results show that the proposed method obtains approximately 3.4% bitrate reduction in comparison to that of the conventional lossless coding.

MRI Image Compression by Using Recognition of Region of Disease (질환 영역 인식을 통한 MRI 차등 영상 압축)

  • Kim, Hyun-Soon;Bae, Sung-Ho;Park, Kil-Houm
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.5 no.10
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    • pp.2704-2712
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    • 1998
  • In this paper, a MRI image compression technique, which allocates bits effectively by using lossless coding for region having important infommtion to decide disease and lossy coding for the rest, is proposed. In the proposed method, for MHI images needed to rccognize disk disease, we recognizc region having important objects by using the characteristics of c1isease. As the recognized region is imrxlrtant to decide whether disease exists or not, it is compressed by lossless coding and the rest is compressed by lossy coding, Also for the region compressed by lossy coding, we can obtain fine reconstructed images without blocking effect by adopting fractal coding in wavelet transform domain.

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