이산 Gabor 변환에 의한 변환계수들의 특성과 점진적 부호화시의 성능이 고찰되었다. 점진적 전송을 위한 부호화 기법으로 SAC 적응변환 부호화법이 사용되었다. 실험결과, 이산 Gabor변환은 에너지 집중성과 부호화 효율면은 다소 열등하나, 점진적 전송의 각 단계에서 블록화 현상이 적고 에너지 보존성도 우수한 것으로 나타났다.
The need for developing effective coding techniques for various multimedia services is increasing in order to meet the demand for image data. In this paper, a zeroblock coding algorithm is proposed for progressive transmission of images. The zeroblock coding algorithm is constructed as an embedded coding so that the encoding and decoding process can be terminated at any point and allowing reasonable image quality. Some features of zeroblock coding algorithm are 1) coding of subband images by prediction of the insignificance of blocks across subband leels, 2) aset of sate transition rules for representing the significance map of blocks, and 3) block coding by vector quantization using a multiband codebook consisting of several subcodebooks dedicated for each subband at a given threshold.
본 논문에서는 의료 영상의 순차전송을 위한 무손실 부호화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계로 나누어지는데, 먼저 영상은 본 논문에서 제안하는 고속 적응대역분할 방법에 의하여 무손실 부호화에 적합하게 대역분할된다. 분할 후의 영상은 두 개의 조건화 화소를 이용하는 산술부호기에 의해 부호화되는데, 대역의 특성에 따라서 각각의 부대역에 적합한 조건화 화소가 다르게 선정된다. 일반적으로 조건화 상태를 줄이기 위해 조건화 문맥을 양자호하는 방법이 사용되는데, 본 논문에서는 감소된 문맥으로 우수한 압축 성능을 얻기 위하여 양자화 범위를 최적화하는 방법을 제안한다. 제안된 무손실 부호화 방법은 부호기/복호기가 비대칭적으로 구조를 갖게 하고 JPEG 무손실 부호화 방법[1]보다 우수한 압축 성능을 보인다.
The discrete cosine transform (DCT)-based progressive and hierarchical coding schemes developed by the International Standardization Organization (ISO) Joint Photographic Experts Groups (JPEG) are implemented and evaluated for the application of medical image communication. For a series of head sections of magnetic resonance images, a compression ratio of about 10 is obtained by the algorithm without noticeable image degradation.
LOT(Lapped Transform)와 HVS(Human Visual System) 가중치를 이용하여 분류벡타 양자화기에 근거한 점진적 영상부호화 방법을 제안하였다. DCT변환을 이용한 기존의 블럭변환 영상부호화는 낮은 전송율에서 블럭화 현상이 심하게 나타난다. 본 논문에서는 영상블럭을 LOT로 변환하고 그 블럭들의 구조적 특성에 따라 네 부류로 분류한 다음 적응비트배정으로 재생 영상화질을 개선하기위해 HVS가중치를 갖는 LOT계수특성에 의해 서브벡타들로 나눈다. 이 서브벡타들을 벡타양자화하여 점진적으로 전송한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 부호화시험을 하여 점진적 전송에 의한 LOT/CVQ가 효율적인 전송임을 보이고 PIT/DCTVQ를 이용한 결과와 비교하였다.
This paper proposed signal decomposition and multiresolution representation through wavelet transform using wavelet orthonormal basis. And it suggested most appropriate filter for scaling function in multiresoltion representation and compared two compression method, arithmetic coding and Huffman coding. Results are as follows 1. Daub18 coefficient is most appropriate in computing time, energy compaction, image quality. 2. In case of image browsing that should be small in size and good for recognition, it is reasonable to decompose to 3 scale using pyramidal algorithm. 3. For the case of progressive transmittion where requires most grateful image reconstruction from least number of sampls or reconstruction at any target rate, I embedded the data in order of significance after scaling to 5 step. 4. Medical images such as information loss is fatal have to be compressed by lossless method. As a result from compressing 5 scaled data through arithmetic coding and Huffman coding, I obtained that arithmetic coding is better than huffman coding in processing time and compression ratio. And in case of arithmetic coding I could compress to 38% to original image data.
With the increasing use of multimedia technologies, image compression requires higher performance as well as new features such as embedded Tossy to lossless coding, various progressive order, error resilience and region-of-interest coding. In the specific area of still image encoding, a new standard, the JPEG2000, has been currently developed. This paper presents a new compression scheme based on JPEG2000. In the proposed scheme, gray coding is applied to the wavelet coefficient. Since gray coding produces an image whose bit plane is will clustered. The proposed method improves compression efficiency of the JPEG2000.
We propose a new method for image coding that it is based on highly related property between a spatial image and wavelet transform image. The characteristics have an important role in the design of proposed algorithm. This algorithm for image coding is to obtain high compression rate at low bit rate. The other side, the high activity regions are related to significant coefficients which give much influence to image reconstruction, because they mean the important factor to represent the appearance of images such as edge or boundary. For some images with low activity, we can obtain the reconstructed image with near to 30 dB at 150: 1 compression ratio.
본 논문에서는 차분변화에 이은 Run-length 부호화와 RDH(Run-length Dynamic Huffman Codding)에 의한 가역 부호화 방식을 제안하였다. 단계적 전송 기능을 부가하기 위하여 비트 플랜을 사용하였으며, 시스템 구성의 간결성을 위해야 단일 주사 방식의 Run-length 부호에 기초한 부호와 방식을 적용하였다. 특히, 하위 비트열에 대한 압축률을 개선하기 위해 가변형의 RDHC가 유효함을 보였으며, 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 그 성능을 비교.분석 하였다. 그 결과 2차 차분변환후 VFRL(Variable to Fixed Run-Length) 부호화가 무변환, 그레이변환 및 1차 차분변환 방법에 비해 평균 1.271, 0.77 및 0.629 [bit/pixel]씩 향상되었다. 또한, 2차 차분변환에 이은 RDHC의 결과는 VFRL, Dynamic Huffman, Arthmetic 및 LZE부호화 보다 0.76, 0.37, 0.22 및 0.68[bit/pixel]씩 향상되어 비교적 간단한 시스템의 구성으로 각종 유니버샬 부호에 비해 높은 압축 효과를 얻었다.
본 논문에서는 원격 사용자에게 이미지 전송 시 임의 접근성(Interactive Selection)을 제공하여 사용자가 선호하는 영역을 우선적으로 전송할 수 있도록 하는 점진적 이미지 전송(Progressive Image Transmission) 기법 제안한다. 쿼드트리를 이용하여 간략화 된 이미지를 먼저 인덱스(Index image)로 제공하고 사용자가 선택한 영역만을 전송함으로써 사용자와 실시간 상호작용이 가능하고, 동시에 네트워크 대역폭과 메모리 요구량을 최소화하는 이점을 가진다. 본 연구는 영상처리 분야에서 사용되는 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 왜곡정도를 기준으로 쿼드트리를 분할하는 체계적인 방법과 새로운 쿼드트리 압축 기법을 제안하였다. 그 결과, 공간분할을 사용한 기존 알고리즘보다 왜곡대비 압축률을 향상시켰다. 또한, 쿼드트리의 각 노드 접근에 적응 순회(Adaptive Traversal) 방식을 도입하여 기존 고정 순회 방식보다 전송 이미지의 품질 향상에 기여하였으며, 너비 우선 탐색(Breadth First Traversal)과 깊이 우선 탐색(Depth First Traversal)을 결합한 알고리즘으로 이미지의 임의부분 선택권을 제공한 수 있는 기반을 마련하였다. 본 알고리즘은 간단한 연산으로 구성하여 계산 복잡도틀 낮추어 자원 사용을 최소화하고 높은 전송 효율을 지녔기 때문에 모바일 기기에서 실시간으로 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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