Journal of information and communication convergence engineering
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제6권1호
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pp.29-33
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2008
This paper presents the proposal and hardware design of JPEG baseline encoder. The JPEG encoder system consists of line buffer, 2-D DCT, quantization, entropy encoding, and packer. A fully pipelined scheme for JPEG encoder is adopted to speed-up an image compression. The proposed architecture was described in VHDL and synthesized in Xilinx ISE 7.1i and simulated by modelsim 6.1i. The results showed that the performance of the designed JPEG baseline encoder is higher than that demanded by real-time applications for $1024{\times}768$ image size. The designed JPEG encoder IP can be easily integrated into various application systems, such as scanner, PC camera, color FAX, and network camera, etc.
본 논문은 Verilog HDL로 FPGA에 JPEG Decoder를 구현하여 TV에 JPEG 영상을 디스플레이 하기 위한 JPEG Image Display Board 설계 방법을 제안한다. 본 논문은 FPGA에 Decoder Algorithm을 구현하기 위한 효율적인 방안을 제시하였으며 JPEG Decoder Algorithm은 JPEG Standard Baseline에 기준으로 하여 설계 하였다. 압축된 JPEG bit stream을 저장하기 위하여 Nand Flash Memory를 사용하였으며, JPEG Decoding된 영상을 TV화면에서 확인하기 위하여 Video Encoder를 사용하였다. 또 한 JPEG 영상에 Text data를 쓰기 위하여 YCbCr의 출력 bit를 RGB 24bit로 변환하였다. Video Encoder에 변환된 RGB Data를 동기시켜 출력하기 위하여 CVBS 입력을 Sync Separator에 의해 Hsync, Vsync, Sync, Field signal로 분리하였다. 또한 Display B/D상의 스위치를 통하여 JPEG 모드와 일반영상 모드를 선택할 수 있게 입증하였다.
본 논문은 JPEG2000 Encoder를 위한 EBCOT Tier-1의 하드웨어 구현에 관한 것이다. 2000년대 초반, JPEG의 단점을 극복하기 위해 차세대 정지영상 압축 표준으로 등장한 것이 JPEG2000이다. JPEG2000 표준은 DWT(Discrete Wavelet Transform)과 EBCOT Entropy coding 기술을 기반으로 하고 있다. 이 중 EBCOT(Embedded block coding with optimized truncation)은 JPEG2000 표준에서 실제 압축을 수행하는 가장 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 EBCOT는 Bit-level 처리를 하기 때문에 JPEG2000 압축 과정 중 절반 정도의 연산 시간을 차지하는 단점을 가지고 있다. 그래서 이에 본 논문은 EBCOT 연산의 효율성을 높이기 위해 수정된 Context 추출 방법과 산술 부호화기 MQ- Coder를 하드웨어 구현하였다. 제안된 시스템은 Verilog-HDL로 구현되었으며 TSMC 0.25um ASIC 라이브러리로 합성한 결과, 게이트 카운트는 30,511개로 구현되었으며, 50MHz의 동작 조건을 만족한다.
본 논문에서는 차세대 정지영상 압축 표준 JPEG2000 CODEC의 Wavelet 변환부와 양자화기의 하드웨어 구조를 제안하고 선계하였다. 본 논문의 칼라 2-D DWT 프로세서는 JPEG 2000 Hard-wired Encoder에 적용하기 위해 제안하였다. JPEG 2000DWT(Discrete Wavelet Transform)에서는 Daubechies 9/7 filter를 사용하였고 2-B DWT의 변환과 복원과정에서의 오차가 ${\pm}1$LSB 이내로 들어갈 수 있게 설계하였다. 기존에 설계되었던 filter의 하드웨어 구조에서 하드웨어 복잡도를 높이는 곱셈기를 사용하지 않고 shift-and-adder 구조를 사용하였다. 이것은 DWT 변환에서 가장 많은 연산을 차지하는 filter의 동작 속도를 향상시킬 수 있으며 하드웨어 복잡도도 낮출 수 있다. 본 시스템은 표준화된 하드웨어 설계 언어인 Verilog-HDL을 사용하여 설계하였고, Synopsys사의 Design Analyzer와 TSMC $0.25{\mu}m$ ASIC Library를 사용하여 검증하였다.
This paper presents a H/W module that executes a fragile watermarking algorithm. The module inputs sequentially quantized DCT values, encodes watermark and then outputs watermarked DCT coefficients. A fragile and invisible watermarking algorithm is adopted, modified and enhanced here to reduce H/W size and image degradation. The module can be directly inserted between DCT quantizer and VLC encoder in wide spread JPEG/MPEG encoder. The module is expected to be used for real-time authentication purpose in DVR(Digital Video Recorder) or digital cameras.
Discrete cosine transform(DCT) is the most popular block transform coding in lossy mode. DCT is close to statistically optimal transform-the Karhunen Loeve transform. In this paper, a module for DCT encoder is made with TMS320C80 based on JPEG and MPEG, which are intermational standards for image compression. the DCT encoder consists of three parts-a transformer, a vector quantizer and an entropy encoder.
In this paper we present the design of a JPEG Encoder using SystemC Methodology Our methodology supports the efficient mapping of C/C++ functional descriptions directly into hardware. The use of C/C++ to model al1 parts of the system provides great flexibility and enables faster simulation compared to existing methodologies. The designer can estimate system performance and verify functional correctness of the designs using commonly available software compilers. A design flow in SystemC begins with an untimed description in C++, using a library of new data types useful for modeling hardware. The description can be compiled and simulated for functional correctness. Then, the design may be refined by adding interface specification and timing information, and again the timed description can be compiled with a standard C++ compiler, simulated, and debugged.
기존의 JPEG은 낮은 bit-rate에서의 화질열화현상과 고압축에서의 블록화 영상 등의 단점에 의해 새로운 정지영상 압축 방법이 요구되었다. 이에 차세대 정지영상 표준으로 등장한 것이 JPEG2000이다. JPEG2000 표준은 DWT(Discrete Wavelet Transform)과 EBCOT Entropy Encoding 기술을 기반으로 하고 있다. EBCOT(Embedded block coding with optimized truncation)은 JPEG2000 표준에서 실제 압축을 수행하는 가장 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 EBCOT는 bit-level 처리를 하기 때문에 대부분의 연산 시간을 차지하고 있다. 이 때문에 EBCOT의 연산속도를 높이기 위한 연구가 많이 이뤄지고 있다. 이에 본 논문은 JPEG2000 표준의 특징을 이용하여 연산 구조를 개선시킨 Context 추출 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 고해상도 Multi-Component 정지영상의 압축을 위한 JPEF2000 Encoder Hardware에 적용될 것이다.
This paper has been studied to implement MQ encoder in JPEG2000 on FPGA. In the JPEG2000 architecture, Each of coding passes collects contextual information about the bit-plane data. An MQ coder uses contextual information and its internal state to decode a compressed bit-stream. This paper draws up JPEG2000 Standard Part 1: FCD 15444-1 It is simulated with Modelsim and tested with JBIG2 data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3823-3840
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2020
Recently, auto-encoder has emerged as the most popular method in convolutional neural network (CNN) based image compression and has achieved impressive performance. In the traditional auto-encoder based image compression model, the encoder simply sends the features of last layer to the decoder, which cannot allocate bits over different spatial regions in an efficient way. Besides, these methods do not fully exploit the contextual information under different receptive fields for better reconstruction performance. In this paper, to solve these issues, a novel auto-encoder model is designed for image compression, which can effectively transmit the hierarchical features of the encoder to the decoder. Specifically, we first propose an adaptive bit-allocation strategy, which can adaptively select an importance channel. Then, we conduct the multiply operation on the generated importance mask and the features of the last layer in our proposed encoder to achieve efficient bit allocation. Moreover, we present an additional novel perceptual loss function for more accurate image details. Extensive experiments demonstrated that the proposed model can achieve significant superiority compared with JPEG and JPEG2000 both in both subjective and objective quality. Besides, our model shows better performance than the state-of-the-art convolutional neural network (CNN)-based image compression methods in terms of PSNR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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