This letter proposes a new near-lossless image compression method with only one line buffer cost for a digital camera with Bayer format image. For such format data, it can provide a low average compression rate (4.24bits/pixel) with high-image quality (larger than 46.37dB where the error of every pixel is less than two). The experimental results show that the near-lossless compression method has better performance than JPEG-LS (lossless) with ${\delta}$ = 2 for a Bayer format image.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.5
no.2
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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.
In this paper, we propose adaptive near-lossless image coding algorithm according to bandwidth while maintaining image quality. The proposed method adjusts error range using amounts of encoded bits and target bits at a slice encoding interval. Experimental results show that our proposed method not only almost fits compression into bandwidth, but also has better image quality.
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.
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).
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.6
no.2
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pp.11-17
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2010
In this paper, we propose efficient rate control algorithm for video near-lossless compression. The proposed method adjusts pixel error range using amounts of previous encoded bits and target bits at a slice encoding interval. Thus, encoded bits by the proposed method are transmitted well through limited bandwidth without overflow. Also, target bits and encoded bits can be controlled according to transmission policy. Experimental results show that our proposed method not only almost fits compression ratio, but also has better image quality.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.11
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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.
This paper proposes an enhance prediction for conventional near-lossless coder to effectively lower external memory bandwidth in image processing SoC. First, we utilize an already reconstructed green component as a base of predictor of the other color component because high correlation between RGB color components usually exists. Next, we can improve prediction performance by applying variable block size prediction. Lastly, we use minimum internal memory and improve a temporal prediction performance by using a template dictionary that is sampled in previous frame. Experimental results show that the proposed algorithm shows better performance than the previous works. Natural images have approximately 30% improvement in coding efficiency and CG images have 60% improvement on average.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.10
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pp.2409-2416
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2015
This paper presents an orientation-based adaptive prediction method for effective lossless image compression. For a robust prediction, the proposed method estimates the directional information and the property near the current pixel in a support region-based fashion, not a pixel-based one which is sensitive to a small variation. We improve the prediction performance effectively by selection of the prediction pixel adaptively according to the similarity between support regions of the current pixel and the neighboring pixels. Comprehensive experiments demonstrate that the proposed scheme achieves excellent prediction performance measured in entropy of the prediction error compared to a number of conventional prediction methods such as MED, GAP, and EDP. Moreover the complexity of the proposed algorithm measured by average execution time is low compared to MED which is the simplest prediction method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.1
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pp.41-48
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2009
This Paper introduces representation and coding schemes of multiview texture and depth data for complex three-dimensional scenes. We represent input color and depth images using compressed texture and depth map pairs. The proposed X-codec encodes them further to increase compression ratio in a near-lossless way. Our system resolves two problems. First, rendering time and output visual quality depend on input image resolutions rather than scene complexity since a depth image-based rendering techniques is used. Second, the random access problem of conventional image-based rendering could be effectively solved using our image block-based compression schemes. From experimental results, the proposed approach is useful to graphics applications because it provides multiview rendering, selective decoding, and scene manipulation functionalities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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