KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.662-675
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2018
Compression history detection plays an important role in digital multimedia forensics. Most existing works, however, mainly focus on digital image and video. Additionally, the existed audio compression detection algorithms aim to detect the trace of double compression. In real forgery scenario, multiple compression is more likely to happen. In this paper, we proposed a detection algorithm to reveal the compression history for MP3 audio. The statistics of the scale factor and Huffman table index which are the parameters of MP3 codec have been extracted as the detecting features. The experimental results have shown that the proposed method can effectively identify whether the testing audio has been previously treated with single/double/triple compression.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권12호
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pp.4624-4642
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2014
Image compression is a popular research issue that focuses on the problems of reducing the size of multimedia files. Vector Quantization (VQ) is a well-known lossy compression method which can significantly reduce the size of a digital image while maintaining acceptable visual quality. A locally adaptive scheme (LAS) was proposed to improve the compression rate of VQ in 1997. However, a LAS needs extra indicators to indicate the sources, consequently the compression rate of LAS will be affected. In this paper, we propose a novel method to eliminate the LAS indicators and so improve the compression rate. The proposed method uses the concept of data hiding to conceal the indicators, thus further improving the compression rate of LAS. From experimental results, it is clearly demonstrated that the proposed method can actually eliminate the extra indicators while successfully improving the compression rate of the LAS.
Medical imaging techniques such as Magnetic Resonance Imaging (MRI), Computed Tomography (CT) and Ultrasound (US) produce a large amount of digital medical images. Hence, compression of digital images becomes essential and is very much desired in medical applications to solve both storage and transmission problems. But at the same time, an efficient image compression scheme that reduces the size of medical images without sacrificing diagnostic information is required. This paper proposes a novel threshold-based medical image compression algorithm to reduce the size of the medical image without degradation in the diagnostic information. This algorithm discusses a novel type of thresholding to maximize Compression Ratio (CR) without sacrificing diagnostic information. The compression algorithm is designed to get image with high optimum compression efficiency and also with high fidelity, especially for Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) greater than or equal to 36 dB. This value of PSNR is chosen because it has been suggested by previous researchers that medical images, if have PSNR from 30 dB to 50 dB, will retain diagnostic information. The compression algorithm utilizes one-level wavelet decomposition with threshold-based coefficient selection.
최근 압축 알고리즘이 지리정보 데이터를 압축하기 위한 방법으로 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 이와 같은 압축 알고리즘은 지리정보 데이터 압축에 실제 적용하기에는 지도 데이터의 연속성이 미흡하고, 단일 데이터로 압축할 수 없기 때문에 압축률이 저하된다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 압축 알고리즘들의 장점을 취합해 지리정보 데이터 압축을 가능하게 하고, 압축 및 복원 속도를 향상시킨 Run-Length/Byte-Packing 압축 알고리즘을 설계 및 구현하였다. 구현한 알고리즘을 평가한 결과 기존 압축 알고리즘에 비해 제안 알고리즘이 평균 약 5% 향상된 것을 확인하였으며, 압축률과 복원 속도가 향상되었다는 것을 확인하였다.
Large medical images in PACS are compressed for saving storage space and improving network speed. The integrated compression environment was designed and developed for uniting of various compression methods. Various compression algorithm-RLE compression, lossless JEPG, JPEG, was built into it, complying with DICOM. A image compression using DWT was also implemented in it. And a unified algorithm of lossless compression and lossy compression was designed to improve images quality and to make compression ratios high. And integrated compression environment was operating together with a database program for efficient and user-friendly management.
A vector timestamp is used to satisfy message ordering in a group communications. In this paper, we propose a new vector timestamp compression method which is applicable to a single process group environment where one process belongs to only one precess group. An existing compression method compares the fields of the previously sent vector timestamp with thouse of the currently updated vector timestamp, then sends only the modified fields of the vector timestamp. Unlike the previous one, a proposed compression method performs individual compression for each process using the locally maintained vector timestamp information on other processes. Also, we logicallyproved the causal ordering algorithm using the new compression method and compared the performance of the proposed method with one of the previous compression method by computer simulation. Using the proposed compression method, the message overhead required for causal ordering can be reduced.
Aiming at the poor compression quality of traditional image compression coding (ICC) algorithm, a multi-description ICC algorithm based on depth learning is put forward in this study. In this study, first an image compression algorithm was designed based on multi-description coding theory. Image compression samples were collected, and the measurement matrix was calculated. Then, it processed the multi-description ICC sample set by using the convolutional self-coding neural system in depth learning. Compressing the wavelet coefficients after coding and synthesizing the multi-description image band sparse matrix obtained the multi-description ICC sequence. Averaging the multi-description image coding data in accordance with the effective single point's position could finally realize the compression coding of multi-description images. According to experimental results, the designed algorithm consumes less time for image compression, and exhibits better image compression quality and better image reconstruction effect.
병원에서 발생하는 대용량 의료영상들을 저장 및 전송 할 경우에 저장 매체 수요의 증가와 네트워크 속도의 저하 등의 문제점들이 야기된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위한 방안으로 의료영상의 압축이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 개개의 여러 압축방법들로 하나의 통합된 환경에서 다양한 종류의 의료영상들을 압축할 수 있는 통합압축환경시스템을 설계 및 구현하였다. 이 통합압축환경에 구현된 압축방법들 중에는 DICOM 3.0규약을 따르는 RLC, 무손실 JPEG 압축방식, JPEG방식들이 있다. 그리고 JPEG2000에 사용되어진 이산웨이블릿변환을 이용한 압축방식과 병 변에 대한 정확성을 높이고 압축률을 좋게 하기 위해서 하나의 영상에서 무손실 압축과 손실 압축을 동시에 하는 방법을 제안하였다. 그리고 영상 정보를 효율적 관리할 수 있게 데이터베이스와 연동이 가능하도록 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.
LCD 오버드라이브에서 프레임 메모리 크기를 줄이는 방법으로, BTC 영상 압축이 널리 사용되고 있다. BTC 영상 압축에서압축률을 높이기 위해서는 비트맵 데이터를 압축하거나 양자화 데이터의 압축이 필요하다. 본 논문에서는 압축률을 높이기 위해서 CMBQ-BTC (CMBQ : compression method bitmap and quantization data) 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션으로 기존의 BTC 알고리즘과 PSNR 및 압축비율의 비교를 통해서, 제안한 알고리즘의 효율성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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