In this paper, we studied two image characteristics, similarity and smoothness, which give rise to local and global redundancy in image representation. The similarty means that any patterns in the image repeat itself anywhere in the rest of image. The smoothness means that the gray level values within a given block vary gradually rather than abruptly. In this sense, we propose a lossless medical image compression scheme which exploits both types of redundancy. This method segments the image into variable size blocks and encodes them depending on characteristics of the block. The proposed compression schemes works better than other compression schemes such as the huffman, the arithmetic, the Lempel-Ziv and the lossless scheme of JPEG.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.41
no.4
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pp.75-82
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2004
The channel transmission ratio is speeded up by the combination of the Huffman algorithm, the model scheme of the lossy transform having minimum average code lengths for the image information and good instantaneous decoding capability, with the Lempel-Ziv algorithm showing the fast processing performance during the compression process. In order to increase the processing speed during the compression process, ICMEP algorithm is proposed and the entropy encoder of HDTV is designed and inspected. The ICMEP entropy encoder have been designed by choosing the top-down method and consisted of the source codes and the test benches by the behavior expression with VHDL. As a simulation results, implemented ICMEP entropy encoder confirmed that whole system efficiency by memory saturation prevention and compressibility increase improves.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.652-654
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2015
최근 ICT융합 기술의 비약적인 발전에 따라 소형 휴대가 가능한 다양한 종류의 생체신호 측정센서의 출현으로 유헬스케어 관련 기술이 비약적으로 발전하게 되면서, 실시간으로 발생하는 생체데이터에 대한 효율적인 처리가 중요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 M2M기반에서 발생되는 생체데이터의 효율적인 전송을 위해 LZW(Lempel-Ziv-Welch) 압축 알고리즘과, BitVector압축 알고리즘을 결합한 LZW-BitVector 압축 알고리즘을 제안한다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.3
no.1
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pp.33-40
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2002
In this paper, we proposed a lossless compression algorithm of medical images which is essential technique in picture archive and communication system. Mammographic image and magnetic resonance image in among medical images used in this study, proposed a region growing segmentation algorithm for compression of these images. A proposed algorithm was partition by three sub region which error image, discontinuity index map, high order bit data from original image. And generated discontinuity index image data and error image which apply to a region growing algorithm are compressed using JBIG(Joint Bi-level Image experts Group) algorithm that is international hi-level image compression standard and proper image compression technique of gray code digital Images. The proposed lossless compression method resulted in, on the average, lossless compression to about 73.14% with a database of high-resolution digital mammography images. In comparison with direct coding by JBIG, JPEG, and Lempel-Ziv coding methods, the proposed method performed better by 3.7%, 7.9% and 23.6% on the database used.
We student tow image characteristics, the smoothness and the similarity, which give rise to local and global redundancy in image representation. The smoothness means that the gray level values within a given block vary gradually rather than abruptly. The similarity means that any patterns in an image repeat itself anywhere in the rest of the image. In this sense, we proposed a lossless medical image compression scheme which exploits both types of redundancy. The proposed method segments the image into variable size blocks and encodes them depending on characteristics of the blocks. The proposed compression schemes works better 10~40[%] than other compression scheme such as the Huffman, the arithmetic, the Lempel-Ziv, HINT(Hierachical Interpolation) and the lossless scheme of JPEG with one predictor.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.11
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pp.1356-1363
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2016
In this paper, we propose a novel error detection algorithm for LZ78-compressed data. The conventional error detection method adds a certain number of parity bits in transmission, and the receiver checks the number of bits representing '1' to detect the errors. These conventional methods use additional bits resulting in increased redundancy in the compressed data which results in reduced effectiveness of the final compressed data. In this paper, we propose error detection algorithm using the structural properties of LZ78 compression without using additional bits in the compressed data. The simulation results show that the error detection ratio of the proposed algorithm is about 1.3 times better for error detection than conventional algorithms.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.11
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pp.1490-1501
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2016
In this paper, we propose an image-based indoor localization system using parallel distributed computing. In order to reduce computation time for indoor localization, an scale invariant feature transform (SIFT) algorithm is performed in parallel by using Apache Spark. Toward this goal, we propose a novel image processing interface of Apache Spark. The experimental results show that the speed of the proposed system is about 3.6 times better than that of the conventional system.
This paper is an overview of research contributions by the authors to the use of compression techniques to handle high resolution, multi-spectral images. Originally developed in the remote sensing context, the same techniques are here applied to food and medical images. The objective is to point out the potential of this kind of processing in different contexts such as remote sensing, food monitoring, and medical imaging and to stimulate new research exploitations. Compression is based on the simple assumption that it is possible to find out a relationship between pixels close one each other in multi-spectral images it translates to the possibility to say that there is a certain degree of correlation within pixels belonging to the same band in a close neighbourhood. Once found a correlation based on certain coefficient on one band, the coefficients of this relationship are, in turn, quite probably, similar to the ones calculated in one of the other bands. Based upon this second observation, an algorithm was developed, able to reduce the number of bit/pixel from 16 to 4 in satellite remote sensed multi-spectral images. A comparison is carried out between different methods about their speed and compression ratio. As reference it was taken the behaviour of three common algorithms, LZW (Lempel-Ziv-Welch), Huffman and RLE (Run Length Encoding), as they are used in common graphic format such as GIF, JPEG and PCX. The Presented methods have similar results in both speed and compression ratio to the commonly used programs and are to be preferred when the decompression must be carried out on line, inside a main program or when there is the need of a custom made compression algorithm.
Region of interest (ROI) is the most informative part of a medical image and mostly has been used as a major part of watermark. Various shapes ROIs selection have been reported in region-based watermarking techniques. In region-based watermarking schemes an image region of non-interest (RONI) is the second important part of the image and is used mostly for watermark encapsulation. In online healthcare systems the ROI wrong selection by missing some important portions of the image to be part of ROI can create problem at the destination. This paper discusses the complete medical image availability in original at destination using the whole image as a watermark for authentication, tamper localization and lossless recovery (WITALLOR). The WITALLOR watermarking scheme ensures the complete image security without of ROI selection at the source point as compared to the other region-based watermarking techniques. The complete image is compressed using the Lempel-Ziv-Welch (LZW) lossless compression technique to get the watermark in reduced number of bits. Bits reduction occurs to a number that can be completely encapsulated into image. The watermark is randomly encapsulated at the least significant bits (LSBs) of the image without caring of the ROI and RONI to keep the image perceptual degradation negligible. After communication, the watermark is retrieved, decompressed and used for authentication of the whole image, tamper detection, localization and lossless recovery. WITALLOR scheme is capable of any number of tampers detection and recovery at any part of the image. The complete authentic image gives the opportunity to conduct an image based analysis of medical problem without restriction to a fixed ROI.
Hamza, Ali;Shehzad, Danish;Sarfraz, Muhammad Shahzad;Habib, Usman;Shafi, Numan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.3
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pp.1051-1077
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2021
The secure communication of information is a major concern over the internet. The information must be protected before transmitting over a communication channel to avoid security violations. In this paper, a new hybrid method called compressed encrypted data embedding (CEDE) is proposed. In CEDE, the secret information is first compressed with Lempel Ziv Welch (LZW) compression algorithm. Then, the compressed secret information is encrypted using the Advanced Encryption Standard (AES) symmetric block cipher. In the last step, the encrypted information is embedded into an image of size 512 × 512 pixels by using image steganography. In the steganographic technique, the compressed and encrypted secret data bits are divided into pairs of two bits and pixels of the cover image are also arranged in four pairs. The four pairs of secret data are compared with the respective four pairs of each cover pixel which leads to sixteen possibilities of matching in between secret data pairs and pairs of cover pixels. The least significant bits (LSBs) of current and imminent pixels are modified according to the matching case number. The proposed technique provides double-folded security and the results show that stego image carries a high capacity of secret data with adequate peak signal to noise ratio (PSNR) and lower mean square error (MSE) when compared with existing methods in the literature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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