In progressive image coding, if object region that have main contents in image are transmitted prior to the remained region, this method will be very useful. In this paper, the progressive image coding based on SPIHT using object region transmission method by priority is proposed. First, an original image is transformed by wavelet. Median filtering is used about wavelet transformed coefficient region for extracting object region. This extracted object region encoded by SPIHT. Then encoded object region are transmitted in advance of the remained region. This method is good to a conventional progressive image coding about entire original image. Experimental results show that the proposed method can be very effectively used for image coding applications such as internet retrieval and database searching system.
영상 내에서 중요한 내용을 포함하고 있는 관심영역 (region of interest: ROI)을 나머지 영역보다 우선적으로 전송하는 점진적 관심영역 부호화 방법은 웹 검색이나 영상 데이터베이스 시스템에 유용하게 사용될 수 있다. 관심영역 부호화 방법은 전 영역을 동일한 중요도로 전송하는 일반적인 점진적 부호화(progressive coding) 방법과는 달리, 특정 영역을 우선적으로 부호화하여 전송하기 때문에 짧은 시간 내에 매우 적은 양의 수신된 비트스트림을 가지고 원영상의 내용을 파악할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 비트율 제어와 점진적 전송 기술을 적용하기 용이한 임베디드 부호화 방법을 이용한 점진적 관심영역 부호화 방법과, 원영상에 대한 관심영역의 위치정보를 효율적으로 전송하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웹 검색이나 영상 데이터베이스 시스템 등의 응용 분야에 효과적으로 적용할 수 있음을 실험 결과를 통하여 확인하였다.
The international standard for digital compression and coding of continuous-tone still image known as JPEG (Joint Photographic Experts Group) standard is investigated for medical image archiving and communication. The JPEG standard has widely been accepted in the areas of electronic image communication, computer graphics, and multimedia applications, however, due to the lossy character of the JPEG compression its application to the field of medical imaging has been limited. In this paper, the JPEG standard is investigated for medical image compression with a series of head sections of magnetic resonance (MR) images (256 and 4096 graylevels, $256 {\times}256$size). Two types of Huffman codes are employed, i. e., one is optimized to the image statistics to be encoded and the other is a predetermined code, and their coding efficiencies are examined. From experiments, compression ratios of higher than 15 were obtained for the MR images without noticeable distortion. Error signal in the reconstructed images by the JPEG standard appears close to random noise. Compared to existing full-frame bit-allocation technique used for radiological image compression, the JPEG standard achieves higher compression with less Gibb's artifact. Feature of the progressive image build-up of the JPEG progressive coding may be useful in remote diognosis when data is transmitted through slow public communication channel.
본 논문에서는 DWT기반의 점진적 영상부호화를 위한 알고리즘 기법을 제안해보고자 한다. DWT와 에지부분을 추출하고 확장된 EZW 알고리즘을 이용하여 기존의 Embedded Coding 보다 효과적인 부호화 방법을 설계해 보았다. 일반적으로 에지 부분은 원 영상을 복원하는데 있어 매우 중요한 역할을 하게 된다. 영상에 대해 DWT를 거치게 되면 계수들은 중요계수와 비중요계수 두가지의 그룹으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 에지부분이 영상에서는 중요계수처럼 나타난다는 것을 이용하였다. 특히 DWT 영상에서는 방향성에 의해서 고주파 부대역에서 이러한 특성이 그대로 나타난다는 것을 확인할 수 있다. 또한 Embedded Coding에서 중요계수처럼 영상을 복원하는데 중요한 정보들은 전송순서에서 보다 우선순위를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서 제안하려는 시스템은 영상의 점진적 전송이 요구되는 응용분야에 효과적으로 이용될 수 있을것으로 기대할 수 있을 것이다.
In this paper, we propose a lossless progressive image transmission scheme using hierarchical pyramid structure and classified vector quantizer in DCT domain. By adopting DCT to the hierarchical pyramid signals, we can reduce the spatial redundance. Moreover, the DCT coefficients can be encoded efficiently by using classified vector quantizer in DCT domain. The classifier is simply based on the variance of a subblock. Also, the mirror set of training set of images can improve the robustness of codebooks. Progressive image transmission can be achieved through following processes: from top to bottom level of planes in a pyramid, and from high to low AC variance class in a plane. Some simulation results with real images show that the proposed coding scheme yields a good performance at below 0.3 bpp and an excellent result at 0.409 bpp. The proposed coding scheme is well suited for lossless progressive image transmission as well as image data compression.
In this paper, we propose a new progressive image transmission system including the image coding scheme that efficiently uses the relationship between the properties of a spatial image and its wavelet transform. Firstly, an original image is decomposed into several layers by the wavelet transform, and simultaneously decomposed into 2"x2" blocks. Each image is classified into two image types according to the standard deviations of its blocks. And then each block is categorized into two regions by different thresholds according to the image types, i.e., significant activity region (SAR) and insignificant activity region (IAR). Simulation results show that the proposed coding method has better performance than the EZW and SPIHT in terms of image quality and transmitted bit-rate. In addition, it can be applied to the applications requiring the progressive image transmission.nsmission.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권12호
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pp.6017-6037
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2017
In a multi-resolution image encoding system, the image is encoded into a single file as a layer of bit streams, and then it is transmitted layer by layer progressively to reduce the transmission time across a low bandwidth connection. This encoding scheme is also suitable for multiple decoders, each with different capabilities ranging from a handheld device to a PC. In our previous work, we proposed an edge adaptive hierarchical interpolation algorithm for multi-resolution image coding system. In this paper, we enhanced its compression efficiency by adding three major components. First, its prediction accuracy is improved using context adaptive error modeling as a feedback. Second, the conditional probability of prediction errors is sharpened by removing the sign redundancy among local prediction errors by applying sign flipping. Third, the conditional probability is sharpened further by reducing the number of distinct error symbols using error remapping function. Experimental results on benchmark data sets reveal that the enhanced algorithm achieves a better compression bit rate than our previous algorithm and other algorithms. It is shown that compression bit rate is much better for images that are rich in directional edges and textures. The enhanced algorithm also shows better rate-distortion performance and visual quality at the intermediate stages of progressive image transmission.
DCT image coding has been well known for its compression efficiency. Its nature makes it also suitable for efficient progressive transmission and reconstruction since low frequency transform coefficients contain most of the energy of image signals. In this paper, we propose a progressive transmission technique of DCT image by non-sequential bit ordering using Lloyd-Max quantizer. And then, we will show that the Lloyd-Max quantizer can be embedded quantization. In simulation results, the proposed method show better subjective picture and MSE of the reconstructed image than the conventional zig-zag scanning transmission of transform coefficients.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 특성을 이용한 대역별 계층적 비트 플레인을 구성, 비트 플레인별로 순차적 전송을 수행하는 새로운 영상 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방식은 Antonini의 웨이블릿 기저함수를 사용하여 대역 분할된 영상을 특정대역과 다양한 해상도를 갖는 대역들로 나누어 분리함으로써 다해상도를 지원한다. 대역별 특성을 고려한 부호화의 전송 시 대역별 영상의 우선순위를 고려할 수 있고, 영상의 고속 검색에도 응용될 수 있다.
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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