EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 알고리즘이 소개된 이래 일련의 내장형 웨이브렛 코딩 방법들이 제안되어져왔다. 이들의 하나의 공통된 특징은 EZW 알고리즘의 기본 아이디어를 근간으로 한다는 점이다. 특히 SPIHT(Set Partitioning in Hierarchy Trees) 알고리즘은 이들 중의 하나로서 산술 코더를 사용하지 않더라도 EZW와 같거나 혹은 더 나은 성능을 제공할 수 있기 때문에 널리 알려져 왔다. 본 연구에서는 내장형 영상코딩을 위한 재귀적 SPIHT(RSPIHT) 알고리즘을 제안하고 그 유효성을 실험적으로 가한다. 제안한 RSPIHT 알고리즘은 매우 단순하고 정형화된 형태를 지니면서 최악의 경우 시간복잡도 O(n)을 가진다. 실험영상들에 대해 T-layer 4 이상에서 SPIHT보다 평균 약 16.4%의 개선된 속도를 얻을 수 있었다. 압축률의 관점에서도 RSPIHT 알고리즘은 실험영상의 T-layer 7 이하에서는 SPIHT와 유사한 결과를 가지나 그보다 큰 T-layer에서는 개선된 결과를 보였다.
EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 알고리즘이 소개된 이래 일련의 내장형 웨이브렛 코딩 방법들이 제안되어 져왔다. 이들의 하나의 공통된 특징은 EZW 알고리즘의 기본 아이디어를 근간으로 한다는 점이다. 특히 SPIHT(Set Partitioning in Hierarchy Trees) 알고리즘은 이들 중의 하나로서 산술 코더를 사용하지 않더라도 EZW와 같거나 혹은 더 나은 성능을 제공할 수 있기 때문에 널리 알려져 왔다. 이러한 SPIHT 알고리즘은 계산적으로 단순하면서도 뛰어난 수치적, 시각적 결과를 제공한다. 그러나 SPIHT 알고리즘의 처리 시간복잡도(time complexity)에 대한 평가는 상대적인 비교를 통해 효과적임을 실험적으로 확인한 것에 불과하고 지금까지 엄밀한 시간복잡도 해석이 행하여지지 않았다. 본 연구에서는 SPIHT 알고리즘의 처리 시간복잡도를 해석하고 한 비트평면 처리에 대한 최악의 경우(worst case) 시간복잡도가 O(nlog$_2$n)임을 증명한다.
This paper presents compression rate improvement for SPIHT algorithm though redundancy bit removing. Proposed SPIHT algorithm uses a method to select of optimized threshold from feature of wavelet transform coefficients and removes sign bit if coefficient of LL area. Experimental results show that the proposed algorithm achieves more improvement bit rate and more fast progressive transmission with low bit rate.
SPIHT는 수행속도가 빠르고 효율적인 웨이블릿 기반의 이미지 압축 알고리즘으로 잘 알려져 있다. 그러나, SPIHT는 알고리즘을 수행하는 과정에서 발생하는 제로트리 및 계수의 상태를 저장하기 위하여 리스트 구조를 사용하고 있어 추가 메모리를 요구하며, 비트율의 증가에 따라 메모리 요구량이 증가하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 SPIHT 알고리즘을 수행하는데 있어 추가 메모리를 요구하지 않는 MZC-BFS 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 peano 코드를 이용하여 완벽한 너비우선 순서에 따라 공간트리를 탐색하며, 부호화 과정에서 이전상태 중요계수 테스트 및 복원과정에서 계수의 LSB를 이용함으로써 SPIHT에서 리스트 문제를 제거한다. MZC-BFS는 SPIHT에 비하여 리스트를 사용하지 않기 때문에 하드웨어 구현이 간단하고 수행속도가 빠를 뿐 아니라 추가 메모리를 요구하지 않기 때문에 하드웨어 제작비용을 절감할 수 있다.
초기치에서 발생되어지는 비트의 소비를 저주파영역에서의 부호화하는 과정을 없애고, 각 대역별 임계값을 통해, 비트정렬시 LIS에서 발생되어 질 수 있는 비트 소비를 줄일 수 있었다. 그리고 마지막 단계로 허프만 코딩을 적용하여 압축효율을 향상시켰다. 실험 결과를 통해, 특히 낮은 비트율에 대해서 비트율의 향상을 가져오게 되어 전송시에 있어서 더욱 점진적이고 프로그레시브한 전송을 가능하게 되었다.
SPIHT는 수행속도가 빠르고 효율적인 웨이블릿 기반의 이미지 압축 알고리즘으로 잘 알려져 있다. 그러나, SPIHT는 알고리즘 수행에 필요한 제로트리 및 계수의 상태를 저장하기 위하여 리스트 구조를 사용하고 있어 추가 메모리론 요구하며, 비트율의 증가에 따라 메모리 요구량이 증가하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 SPIHT 알고리즘을 수행하는데 있어 추가 메모리를 요구하지 않는 MZP-DFS 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 깊이우선 순서에 따라 공간트리를 탐색하고 테스트 함수 및 복원 계수의 LSB를 이용함으로써 추가 메모리를 제거하였으며 SPIHT와 동일한 성능을 가진다. MZP-DFS는 추가 메모리를 요구하지 않기 때문에 하드웨어 제작비용을 절감할 수 있으며, 각각의 공간트리를 병렬적으로 수행할 수 있기 때문에 실시간 이미지 압축에 적합하다.
SPIHT(set partitioning in hierarchical tree)는 제로트리 알고리즘 중 효율적이며 잘 알려져 있다. 그러나 높은 메모리 요구로 인해 하드웨어 구현에 큰 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 저 메모리 사용과 빠른 제로트리 부호화 알고리즘을 제안한다. 메모리를 줄이고 빠른 코딩을 위한 방법으로 다음 3가지를 제안한다. 첫 번째, 리프팅(lifting)을 이용한 웨이블릿(wavelet) 변환은 기존의 필터뱅크 방식의 변환보다 저 메모리와 계산량의 감소를 가진다. 두 번째 방법은 웨이블릿 계수들을 블록으로 나누어 각각 부호화 한다. 여기서 블록은 제로트리 구조가 유지되는 STB(spatial tree-based block)이다. 마지막으로 Wheeler와 Pearlmandl 제안한 NLS(no list SPIHT)를 이용한 부호화이다. NLS의 효율성은 SPIHT와 거의 같으며 작고 고정된 메모리와 빠른 부호화 속도를 보여준다.
본 논문에서는 비트율-왜곡 (R-D) 이론을 사용하는 웨이브렛 기반 정지영상 부호화 방식을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 트리 구조에 기반한 기존의 부호화 방식은 비트율-왜곡 이론을 고려하지 않았기 때문에 감소된 부호화 성능을 지닌다. 본 논문에서는 계층적 트리 분할 (SPIHBT) 알고리즘에 비트율-왜곡 최적화 임베딩 (RDE) 연산을 적용한다. 제안된 알고리즘은 SPIHT의 리스트에 웨이브렛 계수의 부호화 순서를 위한 기준으로 비트율-왜곡 경사를 사용한다. 이를 위한 변형된 트리분할과 비트율-왜곡 최적화 리스트 스캔 방식을 설명한다. 제안된 방식은 기존의 SPIHT 및 RDE 알고리즘에 비해 향상된 비트율-화질 성능을 보인다.
이 논문은 3차원 정수 웨이브릿 변환을 이용한 손실 의료 영상 압축에 대한 방법을 보여준다. 의료영상에 3차원 웨이브릿 분할법과 3차원 spatial dependence tree를 이용한 Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT) algorithm을 제공한다. 또한 3차원 웨이브릿 분할법에서 정수 웨이브릿 필터들을 이용한 lifting방법을 이용하고, unitary 변환을 만들기 위하여 정확한 scaling을 이용한다. 압축률이 증가하면 할수록 인접한 coding unit사이에선 boundary effect가 생긴다. Video와 같지 않아서 인접한 coding unit사이에서의 boundary artifact는 보여서는 안 된다. 이러한 현상을 제거하기 위해서 인접한 coding unit사이에 axial domain으로 overlapping방법을 사용한다. 또한 코딩 할 때 여러 종류의 정수 필터들을 사용한다. 결과로 어떤 특정한 필터를 사용할 때 좋은 결과를 얻었고 overlapping방법을 사용했기 때문에 ringing artifacts는 거의 찾아 볼 수가 없게 되었다. 그리고 어두운 면을 코딩 할 때도 좋은 결과를 얻었다.
This paper proposes an efficient hardware implementation of SPIHT(Set Partitoning In Hierarchical Tree) algorithm for image compression with the discrete wavelet transform. An efficient technique to scan the coefficients which are located in partitioned spatial orientation trees by DWT is considered in terms of counter fields for sorting pass and refinement pass. The proposed image compression method using SPIHT has been modeled in VHDL and has been implemented by use of both TMS320C6000 as a DSP and Virtex2 as a Xilinx FPGA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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