In this paper, we propose wavelet transform image compression method such that an image is decomposed into multiresolutions using biorthogonal wavelet transform with linear phase response property and decomposed subbands are classified by maximum classification gain. The classified data is quantized by allocating bits in accordance with classified class informations within subbands through arbitrary set bit allocation algorithm. And then, quantized data in each subband are entropy coded. The proposed coding method is that the quantized data perform shuffling before entropy coding in order to remove sign bit plane. And the context is assigned by maximum correlation direction for bit plane coding.
Kim, Yong-Hon;Jang, Jong-Whan;Jeong, Jae-Gil;Park, Doo-Yeong
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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제15권2E호
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pp.85-91
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1996
New very low bit rate segmentation video image coding technique is proposed by segmenting image into textually homogeneous regions. Regions are classified into one of three perceptually distinct texture classes(perceived constant intensity, smooth texture, and rough texture) using the Human Visual System(HVS) and the fractals. To design very low bit rate video image coder, it is very important to determine the best block size for estimation the fractal dimension and the thresholding of the fractal dimension for each texture class. Good quality reconstructed images are obtained with about 0.10 to 0.21 bit per pixel(bpp) for many different types of imagery.
비손실 라플라시안 파라미드를 이용한 영상 전송에서 최종 재생 영상의 화질은 각 계층별 부호화율과는 상관없이 거의 일정하게 나타난다. 그러나 저 해상도를 갖는 상위 계층에서 재생 영상의 화질은 각 계층별 부호화율에 따라 큰 차이를 나타낸다. 본 논문에서는 상위 계층에서는 우수한 재생 영상을 얻으며, 최종 재생 영상에서는 왜곡을 최소화할 수 있는 계층별 최적 비트 배정 방식을 제안하였다. 제안된 방식에 의한 재생 영상은 기존의 방식에 비해 저 해상도를 갖는 계층에서의 높은 PSNR과 우수한 화질을 나타내므로 보다 효율적인 점진적 영상 전송이 가능하였다.
Transform image coding using DCT is proved to be efficient in the absence of channel error but its performance degrades rapidly over noisy channel. In this paper, in the case of appling bit selcetive error correction coding that protects some significant bits in a codeword, an efficient allocation method of imformation bits and additive redundancy bits used for quantization and error correction coding respectively under constant transmission bit rate is proposed, and its performance is analyzed. As a result, without increasing trasmission bit rate, PSNR can be improved up to 7~8 [dB] below bit error rate $10^2$ and the image without blocking effect caused by bit error resulted from channel noise can be recostructed.
We proposed an adaptive steganography of an optical image using bit-planes and multichannel characteristics. The experiment's purpose was to compare the most popular methods used in optical steganography and to examine their advantages and disadvantages. In this paper we describe two digital methods: the first uses less significant bits(LSB) to encode hidden data, and in the other all blocks of $n{\times}n$ pixels are coded by using DCT(Digital Cosine Transformation), and two optical methods: double phase encoding and digital hologram watermarking with double binary phase encoding by using IFTA(Iterative Fourier Transform Algorithm) with phase quantization. Therefore, we investigated the complexity on bit plane and data, similarity insert information into bit planes. As a result, the proposed method increased the insertion capacity and improved the optical image quality as compared to fixing threshold and variable length method.
본 논문에서는 화상을 고주파 성분이 포함된 윤곽신 화상과 저주파 성분이 포함된 배경 화상으로 분리하여 압축하는 화상 데이타 압축 알고리즘을 제질하였다. 윤관선 화상은 8방향 경사마스크를 사용하여 검출하고 연속길이 Huffman 부호화 방법을 적용하여 부호화하고 배경화상은 원화상에서 윤곽선화상을 제시하여 줌으로써 추출한 후 DCT(Discrete Cosine Transform)을 취하여 이 개수에 대한 비트 할당표를 구하여 부호화 하였다. 실제 화상에 적용한 결과 최고 신호내 잡음비(PSNR)이 36 dB에서 압축율이 0.52bpp(bit/pixel)로 만족할만한 결과를 보여 주었다.
본 논문은 컬러 이미지에서 비트플레인의 복잡도를 이용한 적응적 스테가노그라피 방법을 제안하였다. 기존에 비트플레인을 이용한 스테가노그라피 방법들은 대용량의 데이터를 삽입하기 위해 고정 임계값과 가중치를 사용하거나 비트플레인에 따라 가변 크기를 구하여 정보를 삽입하는 반면에 본 논문에서는 컬러이미지에서, 각 커버이미지의 비트플레인의 블록별 복잡도와 삽입할 데이터의 복잡도, 유사도를 측정하고, 비교분석 하여 가장 적합한 비트플레인 블록에 정보를 삽입하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 제안 방법은 기존의 방법보다 화질과 삽입 용량 면에서 보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다
본 논문에서는 비트 플레인 영생(bit-plane image)에서의 정합을 이용하여 디지털 영상 안정화를 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 기존의 전역 탐색 알고리즘을 하나의 비트 플레인으로부터 추출한 이진 영상에 적용함으로써 움직임 추정에 소요되는 계산량을 줄이면서도 기존 방식들보다 우수한 웅직임 추정 성능을 갖도록 하였다. 더욱이 제안된 기법은 조도 변화를 고려하여 비트 플레인을 선정하는데 있어서 적응 기법을 적용함으로써 견고한 성능을 갖도록 하였다. Brute-force 방식을 기준으로 RMSE(root mean square error)를 이용하여 제안하는 방식과 기존의 방식들을 비교하였고, 실험 결과에서 제안하는 방식이 카메라의 움직임 벡터를 기존 방식들보다 정확하게 검출하고 있음을 확인하였다. 또한 제안하는 방식은 기존 방식들에 비해서 연산량이 작고, 보다 간단한 방식으로 디지털 영상 안정화를 수행하고 있다.
An adaptive fuzzy system can efficiently classify subimages into four categories according to image activity level for image data compression. The system estimates fuzzy rules by clustering input-output data generated from a given adaptive transform image coding process. The system encodes different images without modification and reduces side information when encoding multiple images. In the second part, a fuzzy system estimates optimal bit maps for the four subimage classes in noisy channels assuming a Gauss-Markov image model. The fuzzy systems respectively estimate the sampled subimage classification and the bit-allocation processes without a mathematical model of how outputs depend on inputs and without rules articulated by experts.
현재의 IT 환경에서 영상 또는 영상처리 기술은 많은 부분에서 응용이 되고 있고 또한 매우 중요하다. 본 논문에서는 벡터 양자화 방법을 통해 원본 BMP영상을 인덱스 영상과 제안하는 codebook으로 재구성하고 동일한 픽셀 깊이 내에서 고화질의 영상을 디스플레이 할 수 있는 방법을 제안하였다. 즉, $2^n$ 개의 컬러 코드북(맵)를 가지는 영상에 공용 맵 기법을 적용함으로서 $2^{n+1}$ 개의 컬러 코드북 정도의 화질로 표현이 되는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통해 얻어진 출력영상을 원본 BMP영상과 비교했을때 JPEG과 같은 8 bit 인덱스 영상의 출력 시 보다 약 2 dB 정도 높은 PSNR을 제공해주며 이는 9 bit 인덱스를 사용했을 때의 화질과 거의 비슷함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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