• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.254-255
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• 2014

본 논문에서는 중요도 지도에 기반한 관심 영역 동영상 압축 방법에 대해 고찰한다. 동영상 압축은 손실 프로세스이기 때문에 관심 영역에서의 정보 손실 최소화가 필요하며, 이를 위해 중요도 감지 과정에서 추출되는 중요도 지도의 신뢰도가 중요하다. 따라서 다양한 다른 기법의 중요도 지도 적용 결과를 비교함으로써 중요도 지도 추출 알고리즘의 요건에 대해 추론하고, 추출된 중요도 지도를 이용하여 적절하게 동영상을 부호화하는 방법에 대해 제안한다. 마지막으로 실험결과를 통해 보완되어야 할 부분을 제시한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.19 no.1 s.85
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• pp.33-42
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• 2004

본 고는 가장 최근에 개발된 HDRI 포맷인 OpenEXR 파일 포맷에 대하여 살펴본다. 지금까지 HDRI 포맷으로서 사용되었던 Log Luv TIFF나 Radiance RGBE와 같은 FP 타입의 HDRI 포맷은 압축 방식에 있어서 모두 손실 압축(loss compression)이거나 또는 너무 많은 메모리(32bits FP)를 소비하는 단점이 있었다. 그러나 ILM에 의해서 개발된 EXR 영상 포맷은 16bits FP 데이터 타입에 무손실 압축(lossless compression)을 제공할 뿐만 아니라 유연한 확장성을 제공하고 있기 때문에 앞으로 영상 산업에서의 비주얼 이펙트 표현에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.7C
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• pp.671-680
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• 2009

The diagnostic medical images(CT, MRI) in PACS require large storage and long transmission time. A simple and cheap way of overcoming these limitations is to increase the compression ratio. However, this requires a clinical validation for accurate diagnostic applications. The aim of this paper is to improve the compression efficiency of lossless JPEG2000 for diagnostic CT images by performing a visual-Iossless threshold filtering in high frequency subband. A proposed method, based on 5/3 reversible DWT, provides different subband-threshold values according to the compression ratio and gives the high subjective quality to reconstructed diagnostic CT images.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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• v.37 no.3
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• pp.79-85
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• 2000

In the communication technology, there is necessary data compression to transfer data more quickly and bigger amount in the same condition. And that should bring down the cost consequently. This paper shows that how to apply compression software and hardware to attain the issue that mentioned previous in data communication technology as well as, trying to find the solution for the system delay problem and to improve efficiency demanded to them. To achieve these purposes, 1 will study and analyze the efficiency of compression system to realize realtime data compression transfer system using LZS compression algorithm.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.9B
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• pp.1259-1266
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• 2001

최근에 텍스트 압축에 뛰어난 성능을 가지는 블록 정렬 알고리즘인 BW변환 (Burrows-Wheeler Transform)이 소개되었다. 그러나 영상 압축에 BW변환을 직접 적용하면 영상과 텍스트가 갖는 상관성이 서로 다르기 때문에 만족할 만한 압축효과를 기대할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 가역의 L-SSKF(Lossless Symmetric Short Kernel Filter)를 사용한 계층적 대역분할로 영상화소 사이의 상관성을 줄인 후 BW변환을 하는 방법과 GAP(Gradient Adjusted Prediction)를 사용하여 LL 대역에 많이 분포된 상관성을 줄인 후 BW변환을 하는 방법을 제안한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 무손실 JPEG 표준안과 LZ 기반의 압축방법(PKZIP) 등에 비해 압축성능이 개선됨을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.5
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• pp.624-631
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• 2012

For many medical imaging systems, volume datasets are stored as a compressed form, so that the dataset has to be decompressed before it is visualized. Since the decompression process takes quite a long time, we present an acceleration method for medical volume decompression using GPU. Our method supports that both lossy and lossless compression and progressive refinement is possible to satisfy variable user requirements. Moreover, our decompression method is well parallelized for GPU so that the decompression takes a very short time. Finally, we designed that the decompression and volume rendering work in one framework so that the selective decompression is available. As a result, we gained additional improvement in volume decompression.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.05a
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• pp.185-188
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• 2002

With improved network system and development of computer technology, a lot of hospitals are equipping PACS that deals with process and transmission of the medical images. Owing to equipment of PACS the problems on transmission and storage of the medical images were treated. The way to solve the problems is to use various image processing techniques and compression methods This paper describes RLC in lossless image compression method, JPEG using DCT in loss image compression applied to medical images as way implementing DICOM standard. Now the medical images were compressed with Wavelet transform method have been taken advantage of image process. And compression rate of each compression methods was analyzed.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.295-297
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• 2010

H.264/AVC 무손실 인트라 압축을 위하여 사용되는 픽셀 예측 방법은 Sample by Sample DPCM (SbS DPCM) 으로서 이 방법에서는 각각의 픽셀을 주변 픽셀로부터 예측하고 그 오차를 전송한다. 본 논문에서는 $4{\times}4$ 블록에 대한 Multiple Partition 예측과 SbS DPCM을 이용하여 H.264/AVC 의 무손실 인트라 압축 효율을 증가시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 각 $4{\times}4$ 블록을 $4{\times}4$, $4{\times}2$, $2{\times}4$, $2{\times}2$, $1{\times}1$ 크기의 sub-partition 을 가지는 다양한 partition 으로 예측한다. 이 때 각 sub-partition 들은 SbS DPCM을 이용하여 예측되고 이 때 사용하는 예측 방향의 개수는 예측 방향 정보량을 고려하여 sub-partition 크기에 따라 조절한다. 실험 결과에 의하면 제안하는 방법은 기존 H.264/AVC에 비하여 최대 17.02 %p, 평균 13.29 %p 의 압축율 개선을 보여주며 SbS DPCM만 사용하는 방법에 비하여 최대 4.74 %p, 평균 3.62 %p 정도의 압축율 개선을 보여준다.

• 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.