• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.1
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• pp.75-82
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• 2009

In this paper, we propose a robust preprocessing scheme for entropy coding in gray-level image. The issue of this paper is to reduce additional information needed when bit stream is transmitted. The proposed scheme uses the preprocessing method of co-occurrence count about gray-levels in neighboring pixels. That is, gray-levels are substituted by their ranked numbers without additional information. From the results of computer simulation, it is verified that the proposed scheme could be reduced the compression bit rate by up to 44.1%, 37.5% comparing to the entropy coding and conventional preprocessing scheme respectively. So our scheme can be successfully applied to the application areas that require of losslessness and data compaction.

• 전기의세계
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• v.45 no.6
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• pp.15-21
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• 1996

본 고는 이제까지 연구되어온 영상 압축에 대한 내용 및 적용을 소개하므로써 영상 압축에 대한 이해를 높이고자 하는데 그 목적이 있으며, 구성은 영상 압축의 필요성, 영상 압축에서 사용하는 정보 이론에 대한 개론, 무손실 영상 압축기법, 소실 영상 압축 기법에 관하여 설명하고자 한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.353-356
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• 2000

최근 복잡한 실제 사물을 가상 공간상에 표현하기 위해 삼차원 모델을 많이 이용하고 있다. 기존의 삼차원 데이터 처리는 주로 정지 모델에 대해 기하학 정보와 위상학 정보를 표현하거나 다중 해상도(Level of Details, LOD)로 나타내는데 역점을 두었다. 그러나 네트웍을 통한 가상 공간에서 삼차원 애니메이션에 대한 응용이 점차 늘어남에 따라 이러한 데이터를 효율적으로 압축하여 전송하거나 저장할 필요가 생겼다 본 논문에서는 삼차원 애니메이션 모델의 공간적 또는 시간적 상관 관계를 이용하여 삼차원 모델 정보를 부호화하는 방법을 제안한다. 먼저 주어진 모델의 움직임을 분석하고 이를 (r,θ,ø)의 구 좌표계로 변환한 후 (θ,ø)의 분포에 따라 모델을 분할(Segmentation)한다. 그리고 움직임 벡터는 Affine 변환을 이용하여 삼차원 공간에서의 움직임을 정의한다. Key프레임에 해당하는 정지 모델의 기하학 정보와 위상학 정보를 압축하고, LOD 기술을 적용하여 손실 혹은 무손실로 부호화하여 전송한다. 또한 Key프레임 사이의 화면에서는 선형 또는 비선형 보간법으로 각 분할 부분을 복원하고, 이를 조합하여 전체적인 삼차원 모델을 복원한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.40 no.5
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• pp.335-344
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• 2003

The image compression based on discrete wavelet transform has been widely accepted in industry since it shows no block artifacts and provides a better image quality when compressed to low bits per pixel, compared to the traditional JPEG. The coefficients generated by discrete wavelet transform are quantized to reduce the number of code bits to represent them. After quantization, lossless coding processes are usually applied to make further reduction. This paper presents a new and efficient lossless coding algorithm for quantified wavelet coefficients based on the statistical properties of the coefficients. Combined with discrete wavelet transform and quantization processes, our algorithm has been implemented as an image compression chip, using 0.5${\mu}{\textrm}{m}$ standard cells. The experimental results show the efficiency and performance of the resulting chip.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.14 no.5
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• pp.551-560
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• 2009

This paper proposes a method for efficient lossless depth map coding for MPEG 3D-Video coding. In general, the conventional video coding method such as H.264 has been used for depth map coding. However, the conventional video coding methods do not consider the image characteristics of the depth map. Therefore, as a lossless depth map coding method, this paper proposes a bit-plane based lossless depth mar coding method by using the MPEG-4 Part 2 shape coding scheme. Simulation results show that the proposed method achieves the compression ratios of 28.91:1. In intra-only coding, proposed method reduces the bitrate by 24.84% in comparison with the JPEG-LS scheme, by 39.35% in comparison with the JPEG-2000 scheme, by 30.30% in comparison with the H.264(CAVLC mode) scheme, and by 16.65% in comparison with the H.264(CABAC mode) scheme. In addition, in intra and inter coding the proposed method reduces the bitrate by 36.22% in comparison with the H.264(CAVLC mode) scheme, and by 23.71% in comparison with the 0.264(CABAC mode) scheme.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.11
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• pp.20-25
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• 2016

This study addresses a low complexity and lossless frame memory compression algorithm based on block-buffer structure for efficient high resolution video processing. Our study utilizes the block-based MHT (modified Hadamard transform) for spatial decorrelation and AGR (adaptive Golomb-Rice) coding as an entropy encoding stage to achieve lossless image compression with low complexity and efficient hardware implementation. The MHT contains only adders and 1-bit shift operators. As a result of AGR not requiring additional memory space and memory access operations, AGR is effective for low complexity development. Comprehensive experiments and computational complexity analysis demonstrate that the proposed algorithm accomplishes superior compression performance relative to existing methods, and can be applied to hardware devices without image quality degradation as well as negligible modification of the existing codec structure. Moreover, the proposed method does not require the memory access operation, and thus it can reduce costs for hardware implementation and can be useful for processing high resolution video over Full HD.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.10B
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• pp.1399-1408
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• 2001

본 논문에서는 삼각형 메쉬(triangular mesh)로 이루어진 3차원 모델의 연결 정보(connectivity data)와 형상 정보(geometry data)를 삼각형 팬(triangle fan) 구조에 기반하여 효율적으로 압축하는 부호화 기법을 제안한다. 첫째로, 연결 정보의 무손실 부호화로 꼭지점 차수 왜곡(vertex degree warping) 기법을 제안한다. 기존의 알고리듬이 연결 정보와 형상 정보를 분리하여 부호화하는데 반해 제안하는 알고리듬은 연결 정보를 부호화하는데 형상 정보를 이용하여 압축 효율을 높인다. 둘째로, 형상 정보를 압축하기 위해 이중 평행사변형 예측(dual parallelogram prediction) 기법을 제안한다. 삼각형 팬 구조를 이용함으로써 기존의 삼각형 스트립(triangle strip) 기반의 알고리듬보다 정확한 형상 예측이 가능하고, 예측 오차가 작아지게 된다. 다양한 3차원 메쉬 모델에 대한 모의 실험을 통하여 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 우수한 압축 성능을 나타냄을 확인하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.101-102
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• 2012

지수-골롬 부호는 데이터의 무손실 부호화를 위해 사용되는 대표적인 방법으로서 지수 함수 형태로 단일 모드 분포를 가지는 데이터의 부호화에 적합하다. 본 논문에서는 데이터의 분포가 단일 모드가 아닌 이중 모드를 가지는 경우에 적용하기 위해 변형된 지수-골롬 부호를 제안하고 모드의 높이와 모드 사이의 거리에 따른 부호화 성능을 살펴보았으며 실제 데이터에 적용한 실험결과를 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.203-206
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• 2006

본 논문에서는 그레이레벨 영상을 보다 적은 비트율로 압축하기 위한 효율적인 방법을 소개한다. 제안한 기법의 핵심은 서로 인접한 픽셀을 표현하는 그레이레벨의 쌍에 대한 발생 빈도를 토대로 원래 영상의 그레이레벨 값을 이에 대응하는 등급 값으로 변환시키는데 있다. 등급 값으로 변환된 영상을 데이터의 통계적인 특성이 강화되기 때문에 적은 비트율로 부호화를 할 수 있어 압축 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 비트 깊이가 8인 즉, 8비트의 그레이레벨 영상을 본 논문에서 제안한 기법을 통하여 변환시킨 영상을 기존의 LZW 부호화 및 산술 부호화에 적용시킨 결과, 기존의 부호화 방법보다 향상된 압축 효율을 가져 왔다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.10
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• pp.2409-2416
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• 2015

This paper presents an orientation-based adaptive prediction method for effective lossless image compression. For a robust prediction, the proposed method estimates the directional information and the property near the current pixel in a support region-based fashion, not a pixel-based one which is sensitive to a small variation. We improve the prediction performance effectively by selection of the prediction pixel adaptively according to the similarity between support regions of the current pixel and the neighboring pixels. Comprehensive experiments demonstrate that the proposed scheme achieves excellent prediction performance measured in entropy of the prediction error compared to a number of conventional prediction methods such as MED, GAP, and EDP. Moreover the complexity of the proposed algorithm measured by average execution time is low compared to MED which is the simplest prediction method.