101 coding scheme, one of sliding block coding techniques, provides practically attractive features in some compression applications for image sources such as facsimile. This paper presents a new simple model of 101 coder. The results show that the entropy of the output of the 101 coder can be reduced close to the rate distortion bound of a binary first-order markov source.
In this paper, we propose a low bit-rate embedded video coding scheme with 3-D block partition in the wavelet domain. The proposed video coding scheme includes multi-level three dimensional dyadic wavelet decomposition, raster scanning within each subband, partitioning of blocks, and adaptive arithmetic entropy coding. Although the proposed video coding scheme is quite simple, it produces bit-streams with good features, including SNR scalability from the embedded nature. Experimental results demonstrate that the proposed video coding scheme is quite competitive to other good wavelet-based video coders in the literature.
본 논문은 HEVC의 엔트로피 코딩방법인 CABAC 부호화기를 위한 효율적인 이진 산술 부호화기 하드웨어 구조를 제안한다. CABAC은 HEVC 표준에서 사용되는 엔트로피 코딩 방법으로 통계적 중복성을 제거하여 영상의 높은 압축률을 지원한다. 하지만 이진 산술 부호화(Binary Arithmetic Encode)는 데이터 간의 의존 관계가 높아 병렬처리가 어렵고 실시간 처리의 지연이 발생 된다. 제안하는 이진 산술 부호화기는 입력으로 들어오는 빈을 고속으로 처리하기 위하여 재정규화 과정을 분리 시켜 동작하도록 설계한다. 기존의 반복적인 알고리즘을 병렬적으로 처리함으로써 최대지연시간(Critical Path)을 최적으로 줄일 수 있는 4단계의 파이프라인 구조로 설계하였다. 또한, 멀티-빈 구조를 적용하여 클록 사이클 당 3개의 빈을 처리한다. 제안하는 CABAC의 이진 산술 부호화기는 Verilog-HDL로 설계하였으며 65nm 공정으로 합성하였다. 합성 결과 게이트수는 8.07K 이며 최대 동작주파수는 769MHz로 최대 빈 처리량은 2307Mbin/s이다. 제안하는 하드웨어 구조는 기존의 이진 산술 부호화기와 비교하여 최대 빈 처리량이 26% 만큼 증가 하였다.
본 논문에서는 trellis 부호 및 엔트로피 마스킹을 이용한 정보부호화 기반 워터마킹 방법에 대하여 연구하였다. 영상을 $8{\times}8$ 블록으로 중복되지 않게 나누어 DCT 변환을 수행하고 각 블록으로부터 16개의 중간주파수 대역의 계수를 추출한다. 이를 trellis 부호화의 각 단계에서 평균이 0이고 분산이 1인 가우시안 난수와 비교하여 선형상관계수 및 왓슨거리의 선형결합이 최소인 벡터를 Viterbi 알고리즘으로 구하고 이를 원 영상에 삽입하여 워터마킹된 영상을 얻는다. 영상의 특성을 고려하기 위해 삽입벡터를 구할 때 엔트로피 마스킹 함수를 사용하여 선형상관계수와 왓슨거리의 가중치를 다르게 적용한다. 제안방법의 성능을 평가하기 위해 다수의 영상에 대한 평균비트오차율을 계산하여 성능을 비교하였으며, 평균비트오차율 측면에서 성능 개선이 있었다.
2진(binary) MQ 산술부호화는 최근 들어 멀티미디어 압축 표준시스템에 기본 엔트로피 방식으로 사용되고 있다. MQ 산술부호기는 JBIG2와 JPEG2000에 적용되면서 압축성능을 인정받기 시작했다. 최근에 차세대 동영상 부호화 표준인 HEVC (high efficiency video coding)에는 산술부호화가 단일 엔트로피부호화로 채택되면서 그 중요성이 커지고 있다. 기존의 2진 MQ 산술부호기는 RANGE(구간)을 분할하는 과정에서 곱셈을 없애면서 근사화 방법을 사용하고 있다. 이 경우 MPS/LPS의 구간이 뒤바뀌는 경우가 발생하며 출력비트가 늘어날 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 완화하기 위하여 근사식을 사용하는 대신에 룩업테이블 형태로 AQe의 값을 양자화하여 계산에 적용하는 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법의 압축 성능을 실험을 통해 확인한 결과, 2진영상 압축표준 방식인 JBIG2의 경우 약 4%의 압축율의 개선을 보였다. 정지영상 압축표준인 JPEG2000의 경우 약 1%정도의 개선을 가져왔다. 룩업테이블을 사용하기 때문에 계산량이 기존방법에 비해 늘지 않는다.
본 논문에서는 정수 웨이블릿 변환(Integer Wavelet Transform)과 선형 예측(Linear Prediction)을 이용한 Hybrid 무손실 오디오 부호화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 부호화기는 입력된 신호를 적당한 프레임으로 분할 후, 정수 웨이블릿 변환과 정수 예측기를 사용하여 입력된 오디오 신호내의 상관관계(Correlation)를 제거하였다. 그리고 신호내의 상관이 제거된 신호를 엔트로피 부호화(Entropy Coding) 하였다. 엔트로피 부호화기로는 정수 입력원의 특성에 따라 최적의 압축 효율을 갖는 옵션을 선택적으로 처리하는 Adaptive Golomb-Rice 부호화기법을 이용하였다. 제안된 부호화 방식은 모든 연산을 정수 연산으로 가능케 하므로 기존의 실수를 사용하는 연산과 비교하여 연산 속도의 개선과 시스템의 복잡성을 낮추어 고속처리 및 저전력화가 가능하다. 또한 각 프레임은 독립적으로 부호화되고, 부호화된 데이터는 프레임헤더와 바이트 단위로 정렬이 되도록 데이터 포맷을 설계하여, 압축 부호화된 데이터의 이동, 찾기, 편집이 편리하도록 하였다.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.169-172
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2005
Genetic algorithm based predictor for lossless image compression is propsed. We describe a genetic algorithm to learn predictive model for lossless image compression. The error image can be further compressed using entropy coding such as Huffman coding or arithmetic coding. We show that the proposed algorithm can be feasible to lossless image compression algorithm.
본 논문은 엔트로피 코딩 기반 분산 비디오 코딩 시스템에서의 복잡도 분배 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 복호화기의 복잡도 감소를 위하여 채널 코더 대신 엔트로피 코더를 이용하며, 저 복잡도로 높은 부호화 효율을 얻기 위한 블록 단위 복잡도 분배 방법을 수행한다. 제안하는 분산 비디오 복호화기는 움직임 추정을 수행하여 측정된 움직임 벡터를 부호화기로 전송하고, 부호화기에서는 복호화기로부터 수신된 움직임 벡터를 보정하여 보다 정확한 움직임 추정을 수행한다. 움직임 벡터의 보정을 수행 시, 수신된 움직임 벡터와 예측 움직임 벡터를 이용하여 최적의 예측 움직임 벡터를 결정하며, 움직임 벡터와 예측 움직임 벡터의 차에 따라 범위를 조절함으로써 블록의 복잡도를 적응적으로 할당한다. 제안하는 부호화기는 H.264/AVC의 부호화기의 복잡도에 비교하여 11.8% 감소하였고, 제안하는 복호화기는 기존의 분산 비디오 시스템의 복호화기 복잡도보다 99%감소되다.
일반적으로 현재 사용되는 비디오 코덱들은 모두 시간적 공간적 특성을 적절히 고려하여 차분 신호를 엔트로피 부호화한다. 스케일러블 비디오 부호화(SVC, Scalable Video Coding)는 계층 간의 중복성을 제거하고자 새로운 3가지 예측 기술을 도입하였음에도 계층간 예측된 신호에는 여전히 이전의 엔트로피 부호화 방법을 그대로 사용하고 있다. 실험결과에 따르면 계층 간 예측 방법을 이용하여 취득한 차분신호는 기존의 시간적 공간적 예측 방법을 통하여 얻은 차분 신호와는 다른 특성을 갖고 있다. 본 논문에서는 계층 간 예측 기술을 통해 얻은 차분신호에 대하여 엔트로피 부호화시 해당 차분 신호가 갖는 특성이 적절히 고려된 엔트로피 부호화 방법을 제안한다. 계층 간 텍스쳐 예측을 통해 얻은 차분 신호를 엔트로피 부호화하기 위하여 부호화된 블록 패턴(Coded Block Pattern, CBP) 표를 재설계한다. 이에 대한 실험 결과는 새롭게 재설계된 CBP 표가 기존의 JSVM 9.18 대비 4CIF 해상도의 영상에 대해 평균 2.20%, CIF 해상도의 영상에 대해 평균 1.14% 의 BD-Bitrate가 감소된다.
격자 벡터 양자화의 비 손실 과정에서는 생성된 코드단어들을 radius 열과 Index 열로 열거한다. radius 열은 run-length 부호화한 한 다음 Entropy 부호화한다. 또한 index 열들은 이진의 고정길이로 표현한다. 비트율이 증가함에 따라 index 비트는 선형적으로 증가하여서 부호화 성능을 감소시킨다. 이 논문에서는, 넓은 비트율의 범위에서 index 비트를 줄이기 위해서, set partitioning 방식을 채택한 새로운 열거 알고리즘을 개발하였다. 제안된 열거 방법은 큰 index 값을 작은 값들을 천이 시켜서 index 비트를 줄인다. 제안된 비손실 기법을 웨이블릿 기반의 영상 부호화에 적용시켰을 때, 0.3 bits/pixel 이상의 비트룰에서 기존의 비손실 부호화 방식보다 10%이상의 비트율을 감소시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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