• 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.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.129-132
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• 2001

영역 기반의 영상 압축 방법으로 quadtree 분할 압축 방법이 있다[1][2]. 이 방법은 낮은 bpp환경의 손실 압축에서 우수한 압축성능을 나타내지만 무손실이나 혹은 손실이 거의 없는 그레이 영상 압축에는 적당하지 않다. 본 논문에서는 quadtree 분할 압축을 예측자 및 F함수와 함께 사용하여 무손실이면서 우수한 압축성능을 가지는 무손실 압축 방법을 제안한다.

• 전기의세계
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• v.42 no.3
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• pp.37-44
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• 1993

지금까지 디지탈 의료 영상압축의 기술동향의 유손실 방식과 무손실 방식으로 나누어 설명하였고, 앞으로의 의료영상 압축에 대한 기술개발 방향을 제시하였다. 유손실 압축방식으로 벡터양자화와 연속조 영상의 국제 표준압축방식인 JPEG을 사용한 의료영상 압축방식을 설명하였고 무손실 방식으로 가변 Run Length방식, DPCM방식, 계층적 방식 및 산술부호화를 간략하게 기술하였다. 또한 각 방식마다 일반적인 연속조 영상과는 달리 디지탈 의료영상을 압축할때 고려해야 될 의료영상의 특성을 살쳐보았고 압축 실험결과를 근거로 성능도 분석하였다. 의료영상을 유손실 방식으로 압축한 경우 회소당 1비트이하의 고압축을 얻을 수 있었지만 진단을 위한 사용 가능성을 아직 명확하지 않다. 반면 무손실 방식으로 압축한 경우 회소당 2-3.51트의 다소낮은 압축률을 보였지만 진단에 적합한 무손실이란 장점을 최대한 살릴 수 있어 현재 무손실 방식의 압축률을 향상시키려는 연구가 진행되고 있는 추세이다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.8
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• pp.34-40
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• 1998

본 논문에서는 일반 X-ray 필름을 사용하는 기존 아날로그 의료 영상 진단 체계의 문제점들을 해결하기 위해 연구 개발된 포괄적인 영상관리 전송 시스템(PACS)에서의 효율 적인 영상 전송과 저장을 위해 병원에서 매일 다량으로 발생하는 의료 영상들 중 CT와 MR영상을 대상으로 하여 새로운 무손실 영상 압축 기법인 CRAC 압축 알고리즘을 설계하 였다. CRAC 압축 알고리즘에서는 CT와 MR 영상의 파일구조를 분석하여 런랭스 코딩에 적합하도록 데이터를 재배열하는 전처리 작업을 설계하였으며, 이를 CT와 MR 영상에 최적 화 시킨 개선된 런랭스 알고리즘으로 1차 압축시켜 그 결과를 산술 부호화 알고리즘과 결합 함으로써 압축효율을 향상시켰다. 이러한 CRAC 압축 알고리즘은 무손실 압축 기법으로, 의 료 영상을 압축한 수 손실 없이 원 영상을 그대로 복원할 수 있기 때문에 PACS에서의 CT, MR 영상의 판독을 위한 단기 저장시에 적합한 압축 알고리즘으로 CT와 MR 영상의 무손 실 압축에 대해 새로운 전처리 방법을 제시하였고, 기존 무손실 압축 방법들과 비교 분석한 결과 압축률이 2.1%∼5.9% 정도 향상되었다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.21 no.4
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• pp.43-49
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• 2020

This paper proposes a lossless image compression method based on arithmetic coding using block-adaptive Context Tree Weighting. The CTW method predicts and compresses the input data bit by bit. Also, it can achieve a desirable coding distribution for tree sources with an unknown model and unknown parameters. This paper suggests the method to enhance the compression rate about image data, especially aerial and satellite images that require lossless compression. The value of aerial and satellite images is significant. Also, the size of their images is huger than common images. But, existed methods have difficulties to compress these data. For these reasons, this paper shows the experiment to prove a higher compression rate when using the CTW method with divided images than when using the same method with non-divided images. The experimental results indicate that the proposed method is more effective when compressing the divided images.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.9 no.3
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• pp.246-256
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• 2004

In this paper, we proposed a new lossless image compression algorithm. Lossless image compression has been used in the field that requires the accuracy and precision. Thus, application areas using medical unaging, prepress unaging, image archival systems, precious artworks to be preserved, and remotely sensed images require lossless compression. The compression ratio from lossless image compression has not been satisfactory, thus far. So, new method of lossless image compression has been investigated to get better compression efficiency. We have compared the compression results with the most typical compression methods such as CALIC and JPEG-LS. CALIC has shown the best compression-ratio among the existing lossless coding methods at the cost of the extensive complexity by three pass algorithm. On the other hand, JPEG-LS's compression-ratio is not higher than CALIC, but was adopted as an international standard of ISO because of the low complexity and fast coding process. In the proposed method, we adopted an adaptive predictor that can exploit the characteristics of individual images, and an adaptive arithmetic coding with multiple probability models. As a result, the proposed algorithm showed 5％ improvement in compression efficiency in comparison with JPEG-LS and showed comparable compression ratio with CALIC.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.299-302
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• 2000

최근에 새로운 텍스트 압축방법인 BWT(Burrows and Wheeler transformation)가 소개되었다. 이 변환은 우수한 텍스트 압축성능을 가지지만 텍스트와 영상의 다른 성질로 인해 영상에 직접 적용될 때 그다지 우수한 압축성능을 기대할 수 없다. 본 논문에서는L-SSKF(Lossless Symmetric Short Kernel Filter)를 사용하여 영상을 대역분할한 후에 BWT를 수행하여 무손실이면서 우수한 압축성능을 가지는 무손실 영상압축방법을 제안한다. 또한 압축성능의 향상을 위해 두과정의 중간에 화소예측방법인GAP(Gradient Adjusted Prediction)를 적용하여 성능개선을 비교하였다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.8C no.5
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• pp.525-534
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• 2001

Generally, compression and encryption procedures are performed independently in lossless image compression and encryption. When compression is followed by encryption, the compressed-stream should have the property of randomness because its entropy is decreased during the compression. However, when full data is compressed using image compression methods and then encrypted by encryption algorithms, real-time processing is unrealistic due to the time delay involved. In this paper, we propose to combine compression and encryption to reduce the overall processing time. It is method decomposing gray-scale image by means of quadtree compression algorithms and encrypting the structural part. Moreover, the lossless compression ratio can be increased using a transform that provides an decorrelated image and homogeneous region, and the encryption security can be improved using a reconstruction of the unencrypted quadtree data at each level. We confirmed the increased compression ratio, improved encryption security, and real-time processing by using computer simulations.

• 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.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.1
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• pp.33-40
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• 2002

In this paper, we proposed a lossless compression algorithm of medical images which is essential technique in picture archive and communication system. Mammographic image and magnetic resonance image in among medical images used in this study, proposed a region growing segmentation algorithm for compression of these images. A proposed algorithm was partition by three sub region which error image, discontinuity index map, high order bit data from original image. And generated discontinuity index image data and error image which apply to a region growing algorithm are compressed using JBIG(Joint Bi-level Image experts Group) algorithm that is international hi-level image compression standard and proper image compression technique of gray code digital Images. The proposed lossless compression method resulted in, on the average, lossless compression to about 73.14% with a database of high-resolution digital mammography images. In comparison with direct coding by JBIG, JPEG, and Lempel-Ziv coding methods, the proposed method performed better by 3.7%, 7.9% and 23.6% on the database used.