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 한글 텍스트 데이터에 대한 부호화 효율을 극대화시키는 관점에서 예외 부호화를 통해 최적의 허프만 부호를 얻는 다. 한글 코드는 표준 완성형과 유니 코드를 대상으로 하였으며 같은 허프만 부호를 부여하였다. 현재 우리나라의 디지털 TV는 한글 문자를 압축하지 않고 전송하는 형태이며. 본격적인 데이터 방송이 시작되면 한글 데이터가 차지하는 전송량으로 인한 심자 한 문제가 야기된다. 본 논문에서는 데이터 방송에서 문제가 되는 전송량을 줄이기 위해 한글 진용 퇴적의 허프만 부호를 생성한 다. 미국의 ATSC 표준을 바탕으로 한 디지털 TV 국내 표준에 적용하기 위해 프로그램 및 시스템 프로토콜(PSIP) 구조를 제안한 다. 결과로서. 발생확률 0.0043 이하의 확률을 갖는 문자를 예외 부호화하여 최대 47%의 압축율을 얻는 기법을 제안하였다.
본 논문에서는 허프만 코드의 효율적인 복호화를 위하여 균형이진 트리와 정규 허프만 트리를 이용한 복호화 방법을 제안하였다. 균형이진 트리 방식은 트리의 높이를 낮추고 이진탐색이 가능하도록 하여 검색횟수를 줄일 수 있었지만 심벌의 발생확률이 아니라 코드의 크기에 트리를 만드는 것이 단점이다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 트리의 레벨 마다 심벌의 발생확률에 따른 균형이진 트리를 구성하고 이진탐색을 레벨 별로 수행하였다. 최상위 레벨부터 순차적으로 검색을 하지 않고 코드가 있는 레벨을 찾아 검색하기 위하여 정규 허프만 트리를 사용하여 검색횟수를 최소화하였다.
본 논문에서는 복원이 가능한 웨이블릿 변환을 사용한 통합된 손실 압축 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 우선 원 영상에 선 양자화 과정을 진행하여 그레이 레벨의 수가 원 영상과 일치한 영상을 구성한다. 양자화 된 원 영상에 웨이블릿 변환 필터를 적용하여 대역분할을 한다. 가장 낮은 대역의 부호화는 재구성된 영상의 전체화질에 가장 큰 영향을 미치는 것을 고려하여 예측기를 사용한 허프만 부호화를 이용한다. 제안된 알고리즘에 의해 재구성된 영상들은 JPEG 및 선양자화 없이 원 영상의 웨이블릿 계수들을 부호화 하는 방법에 비해 높은 PSNR을 보였다. 선양자화 과정을 사용 함으로서 최대에러를 조절 할 수 있으며 대규모 영상압축에 유용할 것으로 기대된다.
최근 표준화가 진행중인 H.26L에서 사용되는 Universal Variable Length Coding(UVLC) 부호화 기법은 오류에 강인하며 역방향으로 복호가 가능하다는 장점 등으로 인해 H.26L의 모든 심볼 부호화에 사용되고 있으나, 이 방법은 기존 Huffman 부호화 기법에 비해 부호화 효율이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 UVLC의 장점을 모두 살리면서 부호화 효율을 높이기 위해 부호화 요소의 통계적 특성에 따라 부호화 요소와 부호어간의 관계를 동적으로 재배정하는 새로운 UVLC 방법을 제안한다. 고정된 재배정 테이블을 사용하므로 부호어 재배정 관계에 대한 부가 정보를 보내지 않아도 되는 장점이 있다. 실험 결과, 제안된 방법을 사용할 경우 저 비트율에서 매우 효율적이라고 알려진 H.26L 부호화 방법을 최소한으로 변형하며 inter 프레임에서 최대 8%, intra 프레임에서 최대 5%의 비트 감소율을 추가로 얻을 수 있음을 확인하였다.
Mobile Mapping Systems using the vehicle equipped the GPS, IMU, CCD Cameras is the effective system for the management of the road facilities, update of the digital map, and etc. They must provide users with the sensor data which is acquired by Mobile Mapping Systems in real-time so that users can process what they want by using the latest data. But it' s not an easy process because the amount of sensor data is very large, particularly image data to be transmitted. So it is necessary to reduce the amount of image data so that it is transmitted effectively. In this study, the effective method was suggested for the compression/decompression image data using the Wavelet Transformation and Huffman Coding. This technique will be possible to transmit of the geographic information effectively such as position data, attitude data, and image data acquired by Mobile Mapping Systems in the wireless internet environment when data is transmitted in real-time.
본 논문에서는 동영상 부호화를 위하여 움직임 보상기법과 분할 대역 기법을 사용한 MCSBC 부호화 기법을 제안하였다. 또한 MCSBC에 관한 여러가지 문제들, 즉 각 분할 대역에의 움직임 보상 기법에 관한 문제, 각 분할 대역의 DCT 계수에 대한 효율적인 비트 할당등을 다루었다. MCSBC의 효율적인 부호화를 위하여 먼저 원신호에 대역 분할을 수행한 후, 움직임 보상 기법은 저대역의 영상 신호에만 적용하였고, 모든 대역에 이산 여현 변환(DCT)를 적용하였다. DCT가 적용된 블럭들은 각 대역 신호의 특징에 따라 최적화된 주사 방법 및 비트 할당을 사용하여 부호화한다. 이러한 MCSBC 기법은 고화질 TV 용 동영상에 적용하여 모의 실험을 수행하였다. 모의 실험 결과, 제안한 MCSBC 기법은 일반적인 움직임 보상 동영상 부호화 기법에 비하여 약 1.5dB의 성능향상을 확인할 수 있었다.
This paper proposes a moving image compression algorithm using subband coding that divides and processes the differential image of each moving image frame into subband frequency. This method decomposes the original image with each subband and performs DCT. The moving blocks are detected from each of wubband using threshold value which is select from the variance of difference between frames. then they are performed SBDCT and huffman coding in order to reduce the data. As the result of simulation, we confirmed that this method improved the blocking effect of reconstructed image in low bit rate.
본 논문에서는 영상 전송을 위한 벡터 양자화기를 설계할 때 2차원 DCT에 근거한 DCT 맵과 유한상태 벡터 양자화를 이용하는 새로운 부호책(codebook) 설계 알고리듬을 제안한다. 영상을 윤곽선이 많은 부분과 적은 부분으로 나누어 맵을 만들고 이 맵에 따라 영상의 중요한 특징들을 2차원 DCT로 추출한다. 유한상태 벡터 양자화기의 마스터 부호책은 트리 구조에 근거한 2진 트리를 사용하여 두 영역을 따로 학습세트로 나눔으로서 만들어진다. 이와 같이 작성된 마스터 부호책으로부터 상태 부호책을 작성하여 입력 벡터에 대하여 마스터 부호책이 아닌 상태 부호책으로부터 부호단어를 찾는다. 또한 인덱스의 부호화는 고속 디지털 전송에 중요한 부분이기 때문에 고정길이의 부호를 엔트로피 부호화 법칙에 따라 가변 길이의 부호로 바꾸어 수행한다. 즉, 설계한 부호책에서 각 부호에 전송 부호 할당은 허프만 부호화를 수행하는데, 허프만 트리에서의 허프만 코드의 생성을 빠르게 하기 위해 본 논문에서는 트리의 단방향 분포 허프만 트리 알고리듬을 제안한다. Einstein과 Bridge 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 PNN 알고리듬보다는 각각 2.94 dB과 2.48 dB만큼, CVQ 알고리듬보다 각각 약 1.75 dB과 0.99dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.
A sensor network system can be an efficient tool for healthcare telemetry for multiple users due to its power efficiency. One drawback is its limited data size. This paper proposed a real-time application of data compression/decompression method in u-Health monitoring system in order to improve the network efficiency. Our high priority was given to maintain a high quality of signal reconstruction since it is important to receive undistorted waveform. Our method consisted of down sampling coding and differential Huffman coding. Down sampling was applied based on the Nyquist-Shannon sampling theorem and signal amplitude was taken into account to increase compression rate in the differential Huffman coding. Our method was successfully tested in a ZigBee and WLAN dual network. Electrocardiogram (ECG) had an average compression ratio of 3.99 : 1 with 0.24% percentage root mean square difference (PRD). Photoplethysmogram (PPG) showed an average CR of 37.99 : 1 with 0.16% PRD. Our method produced an outstanding PRD compared to other previous reports.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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