본 논문에서는 프랙털 영상 부호화시 부호화 시간이 장시간 소요되는 단점을 보완하기 위한 고속 프랙털 영상 부호화 알고리즘을 제안하고, 그 알고리즘의 성능을 기존의 방법과 비교 분석하였다. 기존의 프랙털 영상 부호화 방식은 원 영상을 축소하여 비교될 영상으로 만들고, 축소된 영상에 대한 원 영상의 축소변환의 고정점을 얻기 위해 축소된 영상의 전체 영역을 탐색함으로써 많은 부호화 시간이 소요되었다. 그러나 제안한 알고리즘은 스케일링과 탐색영역제한 방식을 이용하여 부호화 시간을 대폭 단축시켰다. 그 결과로서 Jacquin 방법과의 비교 시 제안한 알고리즘은 수십배 이상의 부호화 시간을 단축시켰으며, 복원된 영상의 화질은 다소 감소하고 압축률은 약간 증가하였다. 따라서 제안한 알고리즘이 기존의 방법들에 비해 부호화 시간 면에서 크게 향상되었음을 확인할 수 있었다.
Due to its simplicity and high reliability, the box-counting(BC) method is one of the most frequently used techniques to estimate the fractal dimensions of a binary image with a self-similarity property. The fractal calculation requires data sampling that determines the size of boxes to be sampled from the given image and directly affects the accuracy of the fractal dimension estimation. There are three non-overlapping regular grid methods: geometric-step method, arithmetic-step method and divisor-step method. These methods have some drawbacks when the image size M becomes large. This paper presents a BC algorithm for enhancing the accuracy of the fractal dimension estimation based on a new sampling method. Instead of using the geometric-step method, the new sampling method, called the coverage ratio-step method, selects the number of steps according to the coverage ratio. A set of experiments using well-known fractal images showed that the proposed method outperforms the existing BC method and the triangular BC method.
Jacquin에 의해 프랙탈 이론을 이용한 영상 부호화 기법이 소개된 이래로, Fisher와 Beaumont 등에 의하여 낮은 비트율에서도 우수한 화질을 제공하는 프랙탈 영상 압축 기법들이 다수 제안되었다. 그러나 기존에 고안된 기법들이 갖고 있는 하나의 문제점은 복호화가 반복 처리를 통해 구현되며 그 복잡도가 각각의 영상에 따라 상이하다는 것이다. 본 논문에서는 복호 시간을 단축시키기 위해 반복 변환이 필요 없는 프랙탈 영상 복호 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 복호기에서 사용할 초기 영상과 동일한 코드북 영상을 부호기에 보유하고 있는 상태에서 부호화 과정에서는 이 코드북 영상과 부호화하려는 영상의 유사성을 찾아 프랙탈 계수를 구한다. 이후, 복호화 과정에서는 수신된 프랙탈 계수와 기설정된 초기 영상을 이용하여 반복 변환 없이 한 번에 영상을 복호함으로써 복호 시간을 현저하게 단축시킬 수 있었다.
Kim, Jeong-Il;Kwak, Seung-Uk;Jeong, Keun-Won;Song, In-Keun;Yoo, Choong-Yeol;Lee, Kwang-Bae;Kim, Hyen-Ug
한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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한국전기전자재료학회 1998년도 춘계학술대회 논문집
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pp.521-525
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1998
In this paper, we propose a fast algorithm for fractal image coding to shorten long time to take on fractal image encoding. For its performance evaluation, the algorithm compares with other traditional fractal coding methods. In the traditional fractal image coding methods, an original image is contracted by a factor in order to make an image to be matched. Then, the whole area of the contracted image is searched in order to find contractive transformation point of the original image corresponding to the contacted image. It needs a lot of searching time on encoding and remains limitation in the improvement of compression ratio. However, the proposed algorithm not only considerably reduces encoding tin e by using scaling method and limited search area method but also improves compression ratio by using bit-plane. When comparing the proposed algorithm with Jacquin's method, the proposed algorithm provides much shorter encoding time and better compression ratio with a little degradation of the decoded image quality than Jacquin's method.
The conventional fractal image compression methods have high computational complexity at encoding reduce PSNR at low bit rate and havehighly visible blocking effects in a reconstructed image. In this paper we propose a fractal image compression method based on disctete wavelet transform domain, which takes the absolute value of discrete wavelet transform coefficient, and assembles the discrete wavelet tranform coefficients of different highpass subbands corresponding to the same spatial block and then applies "0" encoding according to the energy of each range blocks. The proposed method improved PSNR at low bit rate and reduced computational complexity at encoding distinctly. Also, this method can achieve a blockless reconstructed image and perform hierarchical decoding without recursive constractive transformation. Computer simulations with several test images show that the proposed method shows better performance than convnetional fractal coding methods for encoding still pictures. pictures.
Image coding based on fractal theory presents highly compressed image. In this paper, we discuss about compression of Image using HV partition method. HV partition scheme devides the image adaptively in horizontal and vertical axis. And for reducing the enconding time for the domain-range comparison, we use classification scheme, which uses the order of brightness of the rectangular portion of the image. This paper focused on the technique to reduce coding time which is a problem in traditional fractal compression by adaptive selection of image and its classification method.
본 논문에서는 탐색영역 제한방식과 스케일링 방식을 이용하여 프랙탈 부호화시에걸리는 시간을 줄이는 방법으로서 영상통신을 위한 새로운 프랙탈 부호화 기법을 제안한다.먼저, 원영상을 스케일링 방식을 이용해 이분의 일과 사분의 일의 크기를 가지는 영상으로축소한다. 이어서, 이분의 일의 크기를 가지는 레인지 블럭들 중에 사분의 일의 크기를 가지는 도메인 블럭과 가장 유사한 블럭을 탐색영역 제한방식을 이용해 검색하게 된다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 Jacquin의 방법에 비해 복원된 영상의 화질은 약간 떨어졌으나, 압축율이 향상되고 부호화 시간을 크게 감소시킬 수 있었다.
Fractal mathematics is being highlighted as a research method for classification of image. But the application of Fractal dimension(FD) has been requited the complicated calculation method because of its complex repetition progressing. In this paper, it has been developed the new approach method to express the Fractal Dimension(FD) for aging level calculation and estimation system of outside insulator using special image processing algorithm. As a result after FD testing, the recognized aging estimation of FD has a very characteristics compared to the conventional visual inspection.
Fractal dimension is the method to measure the roughness and the irregularity of something that cannot be defined obviously by Euclidean dimension. And the analysis method of this dimension don't need perfect, accurate boundary and color like analysis lot diameter, perimeter, aspect or reflectivity of wear particles or surface. If we arranged the morphological characteristic of various wear particle by using the characteristic of fractal dimension, it might be very efficient to the diagnosis of driving condition. In order to describe morphology of various wear particle, the wear test was carried out under friction experimental conditions. And fractal descriptors was applied to boundary and surface of wear particle with image processing system. These descriptors to analyze shape and surface wear particle are boundary fractal dimension and surface fractal dimension.
기존의 이산 웨이브렛 변환 기반 플랙탈 영상 압축은 프랙탈 부호화시 고정된 블럭 크기를 사용하므로 낮은 비트율에서 PSNR을 감소시킨다. 본 논문에서는 플랙탈 부호화시 가변 블록 크기를 사용하여 PSNR을 개선하는 이산 웨이브렛 기반 프랙탈 영상 부호화를 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 이산 웨이브렛 변환 계수들의 절대값을 최하고, 같은 공간 영역에 해당하는 다른 고주파 부대역의 이산 웨이브렛 변환 계수들을 묶어서 레인지 블록과 도메인 블록을 만든다. 그리고 각각의 레인지 블록 레벨의 레인지 블록에 대한 프랙탈 코드를 지정하고, 프랙탈 부호화,\ulcorner0\ulcorner부호화와 스칼라 양자화중 하나를 선택하여 만든 집합인 결정 트리 C를 만들고 스칼라 양자화기의 집합 q를 선택한다. 웨이브렛 계수, 프랙탈 코드와 결정 트리를 적응적 산술 부호화기를 사용하여 엔트로피 nq호화 한다. 제안된 방법은 낮은 비트율에서 PSNR을 개선하고 복원 영상의 블록킹 현상을 제거한다. 실험 결과를 통해서 제안한 방법은 기존의 프랙탈 부호화 방법과 웨이브렛 변환 부호화 방법에 비해 더 좋은 PSNR과 더 높은 압축율을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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