• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.134-137
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• 2009

최근 마이크로소프트 (Microsoft)에서 발표된 후 주목 받고 있는 JPEG XR 은 압축 효율 면에서 뛰어난 장점을 가지고 있다. 일반적으로 JPEG XR 은 기존의 JPEG 과는 다른 압축 과정과 주파수 성분 분포를 가지고 있다고 알려져 있다. 하지만 JPEG 압축 방식과 비교하여 JPEG XR 의 압축영역에서의 영상 필터 처리의 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 JPEG XR 의 압축과정과 주파수 성분 분포의 분석을 기반으로 효율적인 저역/고역통과 필터 함수를 제안하고, 체계적인 실험을 통해 제안한 필터함수의 효율성을 입증하였다.

• 전기학회논문지
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• 제62권7호
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• pp.1003-1008
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• 2013

This paper proposes a compression scheme based on the modified reversible integer transform (MRIT) and forward adaptive prediction for lossless image compression. JPEG XR is the newest image coding standard with high compression ratio and that composed of the Photo Core Transform (PCT) and backward adaptive prediction. To improve the efficiency and quality of compression, we substitutes the PCT and backward adaptive prediction for the modified reversible integer transform (MRIT) and forward adaptive prediction, respectively. Experimental results indicate that the proposed method are superior to the previous method of JPEG XR in terms of lossless compression efficiency and computational complexity.

• 방송과미디어
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• 제24권2호
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• pp.73-82
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• 2019

국제 표준화 기구 ISO/IEC JCT1/SC29/WG1 JPEG(Joint Photographic Experts Group)에서는 지난 30여년간 JPEG, JPEG 2000, JPEG XR, JPEG XT, JPEG XS 등 다양한 2D 이미지 압축 관련 표준을 제정해왔다. 지난 2014년 10월에는 JPEG Pleno라는 이름으로 2D 이미지가 아닌 3차원 영상 정보 압축을 위한 새로운 표준화 과제를 시작했다. JPEG Pleno에서 다루는 3차원 영상 정보는 라이트 필드, 포인트 클라우드, 홀로그램이다. 본 원고에서는 현재 JPEG Pleno 홀로그래피에서 다뤄지는 디지털 홀로그램 영상 압축에 대한 국제 표준화 현황을 소개하고, 향후 나아갈 방향을 전망해 본다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1273-1278
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• 2012

본 논문에서는 무손실 영상 압축에서 쓰이는 변형된 정수 변환들을 설명하고 이를 2차원으로 확장한 것에 대한 성능 분석을 제시한다. 변형된 정수 변환들은 2차원으로 확장하는 방법에 따라서 그 성능 및 복잡도가 다른 면이 있다. 따라서 본 논문에서는 분리 가능한 형태로 확장한 변형 H.264 정수 변환 및 리프팅 구조를 이용한 가역 정수 변환과 분리 가능하지 않은 형태로 확장한 JPEG XR의 PCT변환에 대한 성능 및 복잡도를 비교 분석하여 제시하고, 이에 관련된 실험 결과를 제공한다. 실험 결과는 리프팅 구조를 이용하여 변형된 가역 정수 변환을 분리 가능한 형태로 확장하는 방법이 압축 효율면에서 가장 우수함을 보여준다.

• ETRI Journal
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• 제42권2호
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• pp.258-271
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• 2020

A correlation exists between luminance samples and chrominance samples of a color image. It is beneficial to exploit such interchannel redundancy for color image compression. We propose an algorithm that predicts chrominance components Cb and Cr from the luminance component Y. The prediction model is trained by supervised learning with Laplacian-regularized least squares to minimize the total prediction error. Kernel principal component analysis mapping, which reduces computational complexity, is implemented on the same point set at both the encoder and decoder to ensure that predictions are identical at both the ends without signaling extra location information. In addition, chrominance subsampling and entropy coding for model parameters are adopted to further reduce the bit rate. Finally, luminance information and model parameters are stored for image reconstruction. Experimental results show the performance superiority of the proposed algorithm over its predecessor and JPEG, and even over JPEG-XR. The compensation version with the chrominance difference of the proposed algorithm performs close to and even better than JPEG2000 in some cases.