IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권2호
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pp.143-151
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2016
This paper presents new prediction methods to improve compression performance of the so-called near-lossless RGB-domain image coder, which is designed to effectively decrease the memory bandwidth of a system-on-chip (SoC) for image processing. First, variable block size (VBS)-based intra prediction is employed to eliminate spatial redundancy for the green (G) component of an input image on a pixel-line basis. Second, inter-color prediction (ICP) using spectral correlation is performed to predict the R and B components from the previously reconstructed G-component image. Experimental results show that the proposed algorithm improves coding efficiency by up to 30% compared with an existing algorithm for natural images, and improves coding efficiency with low computational cost by about 50% for computer graphics (CG) images.
본 논문에서는 전송 대역폭에 따라 손실을 최소화하며 적응적으로 압축률을 조절하는 준무손실 영상 부호화 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 슬라이스 부호화 간격으로 부호화된 비트량과 목표 부호화 비트량을 이용하여 적응적으로 허용 오류 범위를 변경한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존 알고리즘들에 비하여 효과적으로 전송 대역폭에 맞추어 압축률을 조절할 뿐만 아니라 화질 또한 향상됨을 알 수 있다.
본 논문은 영상처리용 SoC에서 외부 메모리 대역폭을 효과적으로 낮추기 위한 near-lossless 이미지 코더의 압축 성능을 향상시키는 새로운 예측 기법을 제안한다. 먼저, RGB 간 correlation을 고려하여 이미 복원된 G 성분을 기반으로 R과 B 성분을 효과적으로 예측하는 inter-color prediction을 수행한다. 다음으로 가변 블록 예측을 통해 예측 성능을 향상시킨다. 마지막으로 이전 프레임에서 sampling된 템플릿 dictionary를 이용해 G 성분 예측 시 최소한의 내부 메모리만을 사용하여 시간 축 예측 성능을 개선시키는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 자연 영상의 경우 기존 기법 대비 평균적으로 약 30%의 코딩 효율 향상을 보이고, CG 영상의 경우에는 평균 60% 정도의 성능 향상을 보임을 알 수 있다.
In this paper a Dear lossless compression of medical images with vector quantizer is proposed. In order to apply the vector quantizer to medical images, the peak error in the reconstructed image is reduced down to 1. Simulation results show that the proposed coding scheme provides better performance with a PSNR improvement compared to the conventional JPEG standard.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5547-5562
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2016
JPEG-LS is an international standard for lossless or near-lossless image-compression algorithms. In this paper, a simple method is proposed to improve the performance of the lossless JPEG-LS algorithm. With respect to JPEG-LS and its supplementary explanation, Golomb-Rice (GR) coding is mainly used for entropy coding, but it is not used for long codewords. The proposed method replaces a set of long codewords with a set of shorter location map information. This paper shows how efficiently the location map guarantees reversibility and enhances the compression rate in terms of performance. Experiments have also been conducted to verify the efficiency of the proposed method.
Medical image compression using the wavelet transform has been tried. Due to the flexibility in representing nonstationary image signal in both time and frequency domains and its ability to adapt human visual characteristics, wavelet transform has unique advantage in images compression. In the proposed wavelet compression original image is decomposed into multi-scale bands. Different scale factors are employed in the quantization of wavelet decomposed images in different bands. For the lowest band, a predictor is designed and error signal is entropy coded. For high scale bands, runlength coding for toro run is used with Huffman coding. From simulation with magnetic resonance images($256\times256$ size, 256 graylevels) the proposed algorithm is superior to the JPEG by more than 2.5 dB in near lossless compression (CR = 8 - 10).
깊이 영상은 가상 시점 영상을 합성할 때 사용되는 3차원 거리 정보로 깊이 영상 기반 렌더링에서 가상 시점을 합성할 때 사용한다. 따라서, 깊이 영상 부호화에서는 부호화 효율 못지않게 합성 영상의 화질이 중요하다. 깊이 영상의 화질은 합성된 가상 시점 영상의 화질에 큰 영향을 미친다. 따라서 고화질 깊이 영상이 필요한 경우, 부호화 손실이 적은 무손실 부호화를 사용한다. 하지만, 이와 같은 무손실 부호화 방법은 복호를 통해 원래의 깊이 영상을 그대로 복원할 수 있지만, 압축률이 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 복호된 영상의 화질과 부호화 비트의 균형을 모두 고려하기 위해 근접 무손실 HEVC(high efficiency video coding)와 향상된 CABAC(context-based adaptive bnary arithmetic coding)을 이용한 새로운 깊이 영상 부호화 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법이 합성된 가상 시점 영상의 화질 손실 없이, 기존의 무손실 및 근접 무손실 방법보다 더 나은 부호화 성능을 제공함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 복잡한 삼차원 장면을 다시점 텍스처와 깊이맵을 이용해 표현하고 이를 부호화하는 기법을 제안한다. 이를 위해 입력 다시점 데이터를 압축된 텍스처 및 깊이맵쌍 포맷으로 변환하고 제안한 코덱인 X-Codec을 통해 손실을 최소화하면서 부호화 효율을 향상시킨다. 우선 제안한 부호화 시스템은 다시점 색상과 깊이영상을 입력으로 사용하므로 기존의 기하학 기반 렌더링 기법과 달리 렌더링 속도가 장면의 복잡도가 아닌 입력 영상의 해상도에 따라 좌우된다. 또한, 영상을 블록 단위로 나누어 부호화와 복호화를 수행하기 때문에 임의 영역 접근이 용이하고 그래픽스 프로세싱 유닛을 이용한 실시간 렌더링이 가능하다. 실험결과 제안한 방법은 다시점 데이터를 이용한 다시점 렌더링, 선택적 복호화, 깊이정보를 이용한 삼차원 장면의 조작 등 다양한 기능을 동시에 제공하므로 대용량 데이터로부터 삼차원 장면을 탐색하는 그래픽스 응용에 유용하다.
본 논문에서는 계층적 깊이 영상을 H.264 기술로 부호화 시켜 압축된 데이터 크기를 확인하고, 복원된 각 영상의 품질 성능을 알아보았다. 3차원 워핑된 계층적 깊이 영상을 임계값에 따라 조정해 가면서 Filling 보간 실험을 하고 H.264 부호화 시켜 압축된 데이터 크기를 측정하였다. H.264/AVC 기술은 쉽게 비디오와 관련된 콘텐트에 대한 H.264 기술로 확장 될 수 있다. 그래서 깊이 정보를 포함하는 다시점 영상을 효과적으로 압축할 수 있는 계층적 깊이 영상 구조라는 새로운 콘텐트에 적용하는 방법을 제안하였다. 다시점 비디오 영상의 방대한 데이터 양을 감소시키며, 고품질의 영상을 제공하고, 에러 복원 기능이 강화되는 장점도 가지고 있다.
본 논문은 H.264/AVC를 이용한 근접 무손실 화면내 부호화에서 기존의 라인 기반 예측 방법에서 발생할 수 있는 오류 전파 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. H.264/AVC의 화면내 예측 부호화는 주변 블록의 복원 화소들을 현재 부호화하려는 블록의 예측값으로 사용하여 공간적 상관성을 제거하고 부호화 효율을 향상시킨다. 기존의 라인 기반 예측 방법에서는 일반적으로 화소 간 거리가 멀어질수록 화소 간 상관성이 떨어지므로 라인 단위로 예측을 수행하여 예측의 정확도를 높였다. 하지만, 이 경우 오류 전파 문제에 취약하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 화면내 $16{\times}16$ 수직 및 수평 예측 모드에 대해 매크로블록을 라인 단위로 예측하면서 정해진 서브 블록마다 참조 화소를 업데이트하는 방법을 제안한다. 따라서, 라인 기반 예측 방법의 예측 정확도는 유지하면서 오류 전파 문제를 예방할 수 있다. 실험을 통해, 제안하는 방법이 High 프로파일에서 H.264/AVC 표준 소프트웨어 JM 12.2에 비해 평균 약 5.8%의 비트율을 감소시킬 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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