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.
일반적으로 무손실 영상압축 및 암호화 방법에는 압축과 암호화 과정이 독립적으로 이루어진다. 압축 후 암호화를 수행하면 압축열이 암호에 대한 평문으로 사용되므로 압축에 따른 엔트로피가 감소하여 랜덤한 성질을 갖게된다. 그러나 압축열 전체에 대한 암호화는 수행시간이 길어져 실시간 처리를 저해하는 원인이 되기도 한다. 본 논문에서는 무손실 영상압축과 암호의 결합에서 전체 처리시간을 줄이는 방법을 제안한다. 이는 쿼드트리 압축 알고리즘으로 그레이 영상을 분해하여 구조부분만을 암호화하는 방법이다. 아울러 영상의 무상관성과 동질영역을 확보하기 위한 변환과정을 수행하여 무손실 압축성능을 개선하였고, 쿼드트리 분해시 암호화되지 않은 데이터를 레벨별로 재구성하여 안전성을 갖도록 하였다. 모의 실험을 통하여 제안한 방법이 영상 압축율의 개선과 암호화 방법의 안전성 확보 및 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
In this paper, we propose a new algorithm that improves the lossless data compression rate. The proposed algorithm lessens the redundancy and improves the compression rate evolutionarily around 40 up to 80 percentile depending on the characteristics of binary images used for compression. In order to demonstrate the superiority of the proposed method, the comparison between the proposed method and the LZ78 (LZ77) is demonstrated through experimental results theoretical analysis.
무손실영상 압축에서 높은 압축률을 얻기 위해 데이터의 예측을 정확하게 하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 정확한 예측을 통해 압축률을 향상시키고 다중 해상도 기법을 사용하여 "빠른 미리보기"를 제공할 수 있는 압축 및 복원 알고리즘을 제안한다. 각 해상도의 영상이 단계적으로 처리되며 각 픽셀은 이전 단계의 픽셀 정보를 포함한 주변 픽셀 정보를 이용하여 압축되고 복원된다. 이때, 수평, 수직, 대각 경계선 정보와 평균 및 가중평균 정보를 이용해 예측함으로써 JPEG-LS 보다 3.6%, HINT보다 2.5% 좋은 엔트로피를 가지는 예측 성능을 얻을 수 있었다.
본 연구는 타 병원 전원 시 발급받는 의료영상이 서로 다른 소프트웨어를 사용하는 경우 PACS상의 영상화질에 영향을 미칠 수도 있다는 점을 착안하였다. A 대학병원 영상을 DICOM 파일로 복사하여 B 대학병원 PACS상에 등록하였고 해당 대학병원에서 사용하는 소프트웨어의 압축에 따른용량과 화질을 SNR, CNR, 히스토그램을 통해 평가하였다. 압축률이 커질수록 SNR, CNR은 떨어졌고, 주목할 점은 No Compression에 비해 Lossless Compression은 용량은 1/2로 줄었지만 SNR, CNR은 변화가 없었다. 히스토그램은 압축률이 높아질수록 언더플로우 현상에 의한 정보손실이 눈에 띄게 나타났다. 타 병원 전원 시 병원마다 다른 시스템을 사용하기 때문에, 압축하여 영상을 등록하면 영상의 화질이 저하되고 정보량이 손실되므로 비압축 또는 무손실 압축방식을 사용해야 한다. 결론적으로 업로드 시 대기시간과 경제적 효율성을 고려하면, 무손실 압축방식 사용이 유용하다.
일반적으로 문자와 영상이 갖는 특성이 서로 다르기 때문에 문자 압축 기법들을 영상 압축에 직접 사용하지 않는다. 최근 문자 압축에 뛰어난 결과를 얻을 수 있는 블록 정렬 알고리즘인 BW 변환이 소개되었으나 BW 변환을 직접 영상에 적용하면 만족할 만한 결과를 얻을 수가 없다. 따라서 BW 변환을 영상에 적용할 때 무손실 압축성능 개선을 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법의 구성은 3단계로 나누어지며 SSKF 필터에 의한 10개 영역으로 계층적 대역 분할을 하고 BW 변환에 의한 블록 정렬 알고리즘을 수행하여 적응적 산술 부호화에 의한 중복성를 제거한다. 실험 결과 제안한 방법이 무손실 JPEG 표준안과 LZ계열의 PKZIP 보다 뛰어난 압축 성능을 가졌다.
기존의 무손실 압축은 일반적으로 채널간의 상관관계를 고려하지 않고 각각의 채널을 따로 압축하였다. 채널 간 상관관계를 이용하는 경우도 있으나 이들은 위성/항공 영상과 같은 경우에 제한된 것으로서 일반적인 이미지에 대해서는 만족할만한 성능을 얻지 못하였다. 본 논문에서는 컬러 이미지가 갖는 채널 간의 상관관계를 이용하여 무손실 압축의 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 채널 간 상관관계를 표현할 수 있도록 하기 위하여, 비대칭 샘플링을 통해 주어진 영상의 모자이크 이미지를 구성하여 압축을 수행하였고, 압축된 모자이크 이미지의 정보를 이용해서 샘플링되지 않은 나머지 이미지를 예측하여 압축할 정보의 양을 감소시켰다. 제안된 방법은 압축 성능을 평가하는데 일반적으로 사용되는 데이터들에 대해서 채널 간 상관관계를 이용하지 않는 방법에 대해 35%, 채널 간 상관관계를 이용한 기존 방법에 대해 10%의 성능 개선을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권8호
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pp.2913-2929
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2014
Traditional vector quantization (VQ) schemes encode image blocks as VQ indices, in which there is significant similarity between the image block and the codeword of the VQ index. Thus, the method can compress an image and maintain good image quality. This paper proposes a novel lossless VQ indices compression algorithm to further compress the VQ index table. Our scheme exploits the high correlation of adjacent image blocks to search for the same VQ index with the current encoding index from the neighboring indices. To increase compression efficiency, codewords in the codebook are sorted according to the degree of similarity of adjacent VQ indices to generate a state codebook to find the same index with the current encoding index. Note that the repetition indices both on the search path and in the state codebooks are excluded to increase the possibility for matching the current encoding index. Experimental results illustrated the superiority of our scheme over other compression schemes in the index domain.
본 논문은 8 비트 화소값을 갖는 입력 이미지에 대한 무손실 압축방법을 제안한다. 비트평면 압축에 있어, 하위비트평면은 픽셀의 불규칙성 때문에 압축이 잘 되지 않는다. 이런 단점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 블록기반 압축 방법인 H. 264 코덱과 비트기반 압축방법인 JBIG코덱을 이용한 혼합코딩 방법을 제안한다. 우선 비트평면의 특징을 이용하기 위해, 8 개의 비트평면에 대하여 상위 4비트와 하위 4비트를 분리 하였다. 다음으로 분리된 상위 4비트평면에 대해서는 비트간의 상관성이 많으므로 각 비트평면에 JBIG과 같은 비트플레인 압축방법을 이용하였다. 그리고 분리된 하위 4비트평면에 대해서는 블록기반 압축방법인 H. 264의 무손실 화면 내 예측기법의 개선된 방법을 적용 하였다. 전처리를 하위 4비트 평면에 적용하여, 불규칙한 화소값의 분포를 규칙적으로 변환한다. 제안된 방법을 이용하여 다양한 실험이미지에 대해 실험을 수행하였다. 실험결과는 프린터에서 사용하는 JBIG방법 대비 8비트 전체 이미지는 평균 19%, 4비트 하위 이미지는 평균 11%의 압축성능 향상을 얻을 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.2068-2086
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2011
Based on the quincunx sub-sampling grid, the New Interleaved Hierarchical INTerpolation (NIHINT) method is recognized as a superior pyramid data structure for the lossless and progressive coding of natural images. In this paper, we propose a new image interpolation algorithm, Edge Adaptive Hierarchical INTerpolation (EAHINT), for a further reduction in the entropy of interpolation errors. We compute the local variance of the causal context to model the strength of a local edge around a target pixel and then apply three statistical decision rules to classify the local edge into a strong edge, a weak edge, or a medium edge. According to these local edge types, we apply an interpolation method to the target pixel using a one-directional interpolator for a strong edge, a multi-directional adaptive weighting interpolator for a medium edge, or a non-directional static weighting linear interpolator for a weak edge. Experimental results show that the proposed algorithm achieves a better compression bit rate than the NIHINT method for lossless image coding. It is shown that the compression bit rate is much better for images that are rich in directional edges and textures. Our algorithm also shows better rate-distortion performance and visual quality for progressive image transmission.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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