인덱스 이미지를 구성하는 요소들을 재구성하는 기법을 재인덱싱이라 한다. 이는 무손실 압축의 효율을 높이기 위한 방법으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 이웃하는 픽셀간의 발생빈도수에 대한 순위를 가지고 재인덱싱 기법을 보다 유연하게 처리하기 위한 적응적 방법을 소개한다. 제안한 방법을 통하여 획득한 순위로 구성된 이미지를 산술 부호화하여 무손실 압축을 행한다. 이때 발생하는 순위 정보를 송신측으로 보내지 않게 하기 위해 적응적으로 한 픽셀씩 처리한다. 순위 정보로 전환된 이미지를 순위 이미지라고 부른다. 이러한 순위 이미지는 동일한 순위에 포함되는 많은 픽셀들이 존재하게 되어 일반적인 이미지보다 데이터의 중복성을 높일 수 있고 데이터 분포가 한쪽으로 편중되어 있어 산술 부호화의 효율을 기대할 수 있다. 실험 결과, 제안한 적응적 순위 기반 재인덱싱 방법은 Zeng의 방법보다 최대 26$\%$의 비트율 절감 효과를 보였다.
본 논문에서는 복잡한 삼차원 장면을 다시점 텍스처와 깊이맵을 이용해 표현하고 이를 부호화하는 기법을 제안한다. 이를 위해 입력 다시점 데이터를 압축된 텍스처 및 깊이맵쌍 포맷으로 변환하고 제안한 코덱인 X-Codec을 통해 손실을 최소화하면서 부호화 효율을 향상시킨다. 우선 제안한 부호화 시스템은 다시점 색상과 깊이영상을 입력으로 사용하므로 기존의 기하학 기반 렌더링 기법과 달리 렌더링 속도가 장면의 복잡도가 아닌 입력 영상의 해상도에 따라 좌우된다. 또한, 영상을 블록 단위로 나누어 부호화와 복호화를 수행하기 때문에 임의 영역 접근이 용이하고 그래픽스 프로세싱 유닛을 이용한 실시간 렌더링이 가능하다. 실험결과 제안한 방법은 다시점 데이터를 이용한 다시점 렌더링, 선택적 복호화, 깊이정보를 이용한 삼차원 장면의 조작 등 다양한 기능을 동시에 제공하므로 대용량 데이터로부터 삼차원 장면을 탐색하는 그래픽스 응용에 유용하다.
무손실 이미지 압축은 (Lossless Image Compression)은 손실이미지 압축(Lossy Image Compression)에 비해, 압축률(compression ratio)은 떨어지지만, 반면 원이미지와 복원이미지가 완전히 일치하므로, 원인이미지의 품질을 그대로 유지학 수 있다. 따라서, 이미지의 품질(Quality)과 압축효율(compression ratio)은 서로 상반된 관계에 있으며, 지금도 좀 더 놀은 압축효과를 얻으려는 여러 무손실 압축 방법이 발표되고 있다. 무손실 이미지 압축은 이미지의 정확성과 정밀성이 요구되는, 의료영양분야에서 가장 널리 쓰이고 있으며, 그밖에, 원본이미지를 기본으로 다른 이미지프로세싱이 필요한 경우, 압축 복원을 반복적으로 수행할 필요가 있을 때, 기타 사진 예술분야, 원격 영상 등 정밀성이 요구되는 분양에서 쓰이고 있다. [7]. 무손실 이미지 압축의 가장 대표적인 CALIC[3]과 JPEG_LS[2]를 들 수 있다. CALIC은 비교적 높은 압축률을 나타내지만, 3-PASS의 과정을 거치는 복잡도가 지적되고 있다. 반면 JPEG-LS는 압축률은 CALIC에 미치지 못하지만 빠른 코딩/디코딩 속도를 보인다. 본 논문에서는 여거 가지의 예측 모드를 두어, 블록단위별로 주변 CONTEXT에 따라, 최상의 예측 모드를 판단하여, 이를 적용, 픽셀의 여러 값을 최소화하였다. 그 후 적응산술 부호기(Adaptive arithmetc coder)를 이용하여, 인코딩을 하였다. 이때 최대 에러값은 64를 넘지 않게 했으며, 또한 8*8블록별로 에러의 최대값을 측정하여 그 값을 $0\~7$까지의 8개의 대표값으로 양자화하는 방법을 통하여 그에 따라 8개의 보호화 심볼 모델중 알맞은 모델에 적용하였다. 이를 통해, 그 소화값의 확률 구간을 대폭 넓힘으로써, 에러 이미지가 가지고 있는 엔트로피에 좀 근접하게 코딩을 할 수 있게 되었다. 이 방법은 실제로 Arithmetic Coder를 이용하는 다른 압축 방법에 그리고 적용할 수 있다. 실험 결과 압축효율은 JPEG-LS보다 약 $5\%$의 압축 성능 개선이 있었으며, CALIC과는 대등한 압축률을 보이며, 부호화/복호화 속도는 CALIC보다 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 파동분할(Wavepartitioning) 방식을 기반으로 꼭지점들간의 특징적인 관계(Vertex Pedigree)를 이용한 순차적(Sequential) 메쉬 부호화 방식을 제안한다. 파동분할 방식은 호수에 물방울이 퍼져 나가는 자연 원리를 이용하여 초기 삼각형의 주위에 삼각형을 덧붙여 가면서 하나의 SPB(Small Processing Block)을 만들어내는 방식이다. 이 방식을 이용하여 하나의 모델을 서로 독립적인 SPB로 분할하고, 각각의 SPB내에서 초기 삼각형을 중심으로 그것에 덧붙여진 삼각형에 의해 만들어진 원 또는 반원을 찾는다. 또한, 그 원주를 따라 순차적으로 꼭지점을 구하면 각각의 꼭지점들은 서로의 관계에 따라 일정한 패턴으로 늘어서게 되고, 이것을 이용하여 연결성 정보 없이 부가 정보만으로 모델을 순차적으로 무손실 부호화한다.
차세대 영상압축 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)에 적용 가능한 무손실 인트라 예측 방법 CR-DPCM(Cross-Residual Difference Pulse Code Modulation)을 제안한다. HEVC는 공간상의 중복성을 줄이기 위해 다양한 방향의 예측을 하도록 만들어졌으며, 이를 위해 부호화 하려는 블록의 주변 화소들을 사용하고 있다. 본 논문에서 제안하는 HEVC 적용 가능한 무손실 인트라 예측 방법은, 예측을 위해 화소 단위 DPCM을 수행하면서도 잔차 변환과, 잔차 변환의 결과로 얻어지는 잔차 신호에 대해 2차로 진행하는 잔차 변환을 예측 방향에 맞추어 교차시키는 CR-DPCM 방법을 사용하며, 이는 기존 제안한 방법인 제 2차 잔차 변환(Secondary Residual Transform)보다 높은 성능 향상을 가진다. 제안하는 무손실 인트라 코딩 방식인 CR-DPCM 방법은 기존의 HEVC 표준 방법과 비교 하였을 때 bit-rate 평균 약 8.43%정도 감소시키며, JPEG2000 무손실 압축 방법과 비교해서도 높은 성능 향상을 가진다.
일반적으로 문자와 영상이 갖는 특성이 서로 다르기 때문에 문자 압축 기법들을 영상 압축에 직접 사용하지 않는다. 최근 문자 압축에 뛰어난 결과를 얻을 수 있는 블록 정렬 알고리즘인 BW 변환이 소개되었으나 BW 변환을 직접 영상에 적용하면 만족할 만한 결과를 얻을 수가 없다. 따라서 BW 변환을 영상에 적용할 때 무손실 압축성능 개선을 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법의 구성은 3단계로 나누어지며 SSKF 필터에 의한 10개 영역으로 계층적 대역 분할을 하고 BW 변환에 의한 블록 정렬 알고리즘을 수행하여 적응적 산술 부호화에 의한 중복성를 제거한다. 실험 결과 제안한 방법이 무손실 JPEG 표준안과 LZ계열의 PKZIP 보다 뛰어난 압축 성능을 가졌다.
본 논문에서는 모바일 게임의 전체 용량 중 상당 부분을 차지하는 이미지를 무손실로 압축하기 위한 방법을 제안하였다. 이미지의 압축률을 높이기 위해 실제로 압축을 수행하기 전에 전처리 과정에서 이미지를 재구성 한 후 RFC-1951에 정의된 Deflate 알고리즘으로 압축하였다. 전처리 과정에서는 이미지의 정보를 바탕으로 사전 기반 부호화의 특징인 사전의 크기를 얻고, 픽셀 패킹과 DPCM 예측 기법을 사용하여 이미지를 재구성하는 방법을 사용하여 일반적인 방법으로 압축할 때 보다 압축률을 향상시켰다. 제안된 압축 방법을 다양한 모바일 게임 이미지에 적용하여 압축률을 실험한 결과 기존 모바일 이미지 포맷에 비해 약 9.7%의 압축률이 향상됨을 보였다.
현재 모바일 환경에서 PDA, 휴대폰 등으로 많은 캐릭터 영상들이 서비스되고 있다. 본 논문에서는 이러한 캐릭터 영상들의 무손실 동영상 압축 방법을 제안한다. 캐릭터 영상은 256컬러 인덱스 영상이며. 영상간에 유사한 컬러로 제작된다. 제안한 압축방법은 기존 MPEG, H.264에서 사용하는 동영상 부호화 기법이외에도 캐릭터 영상의 특성을 반영한다. 각 블록 타입을 DC mode, INTER mode, 및 INTRA mode로 분류하는데 다른 mode와 유사하게 DC mode는 캐릭터 영상의 특성을 활용한다. INTER mode는 예측 에러의 분포를 분석하여 세 가지 예측 방법들 중에서 압축 효율이 우수한 방법으로 처리한다. 또한 INTRA mode는 4개의 서브모드로 나누어 압축 효율성을 제고한다. 12개의 캐릭터 실험 영상들은 각각 12장의 영상으로 구성되는데, 제안 압축 방법을 적용하면 평균 1.44:1의 압축율을 얻는다. 또한 실험결과에서는 각 블록 타입의 비율 및 INTRA와 INTER블록의 비율을 조절하여 얻어 지 는 압축율의 변화를 조사하였다.
프랙탈을 기반으로 한 칼라 영상 부호화는 영상을 RGB, YIQ 나 $YC_bC_r$, 과 같은 기본적인 채널로 분리한 후, 각각의 채널을 독립적으로 프랙탈 이진 영상 부호화 기법에 적용함으로써 쉽게 부호화할 수 있다. 그러나 이 방법은 각각의 채널에 대해 부호화를 반복해야 하기 때문에 부호화 시간이 길어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 프랙탈 이론을 바탕으로 압축률의 향상과 부호화 시간의 단축을 동시에 이룰 수 있는 칼라 정지영상의 부호화를 위한 프랙탈 기반 부호기를 제안하였다. 제안된 알고리즘을 칼라영상에 적용하여 실험한 결과, 복원 영상의 PSNR 값이 평균적으로 $28{\sim}29[dB]$ 정도에서, 압축률이 JPEG에서 사용하는 무손실 부호화 과정을 거치지 않고도 약 28 : 1 이상으로 향상되었으며, 부호화 시간은 약 11.5 % 정도 단축할 수 있었다.
본 논문에서는 웨이블렛 변환된 영상을 비트 플레인으로 분해하여 효과적으로 영상을 부호화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 원영상을 웨이블렛 변환하여 저대역 부분은 그대로 무손실 전송하고 고대역 부분은 비트 플레인(bit-plane)으로 분해한 다음, 각 비트 플레인에 나타나는 이진 영상들을 각각의 특성에 따라 부호화한다. 부호화 방법은 먼저 원영상을 웨이블렛 변환한 후, 부동소수점 값을 가지는 웨이블렛 변환 계수를 정수화하고 이 값을 N비트 데이터와 부호 비트로나눈다. 이러한 이진값으로 표현된 그레이 원영상을 비트 플레인으로 분할하여 N개의 이진 영상과 부호 비트에 대응하는 1개의 부호 비트 플레인을 생성시킨다. N개의 비트 플레인에 존재하는 이진 영상은 상대적으로 화질에 미치는 중요도가 적은 하위 비트 플레인의 고대역 부분을 제거한 후, 2차원 이진 블록 부호화 방법을 사용하여 부호화한다. 부호 비트 플레인은 N비트로 데이터의 값이 0이 아닐 경우 그에 해당하는 부호값 만을 부호화하여 압축효과를 높일 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법은 웨이블렛 변환 계수로부터 추출된 비트 플레인 중에서 화질에 크게 영향을 주는 중상위 비트 플레인의 이진영상들이 원영상의 에지(edge) 정보와 함께 지역적으로 모여 있는 특성을 보임에 따라 효과적인 부호화가 가능하다. 또한 비트 플레인 부호화 방식은 상대적으로 영상의 화질에 중요도가 적은 하위 비트 플레인을 쉽게 분리하여 제거함으로서 적정한 영상화질을 유지하면서 비트율(bit rate)을 조정할 수 있는 장점이있다. 제안한 방법은 실험을 통하여 기존의 벡터 양자화 기법에 의한 부호화 방법보다 압축율이나 PSNR 측면에서 성능이 좋음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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