This paper presents a new fractal coding scheme to find more optimal transformation by estimation of the optimal attractor. The conventional fractal coding schemes based on the collage theorem obtain the transformation to minimize the distance between an original image and its collage image. Heavy computation is why the schemes widely adopt the theorem. In other words, the optimal transformation can be obtained after the attractors of all the possible transformations are generated and then compared with an original image. It is clear that this process is not practical. Therefore, we introduce a sub-optimal scheme that provides better transformation than the conventional scheme, relieving the complexity problem in the optimal transformation. In a simple case, the optimal transformation can be obtained considering all the attractors and then our scheme is compared with the optimal. In general cases not to be able to find the optimal, our scheme is also evaluated and compared with the conventional schemes.
This paper proposes a novel algorithm for fractal coding of image sequence, based on the CPM (Circular Prediction Mapping) and the NCIM (Non Contractive Interframe Mapping). In the CPM and the NCIM, each range block is approximated by a domain block in the adjacent frame, which is of the same size as the range block. Also, in this paepr, we propose a coding scheme of color components and an algorithm for controlling the bit rate, resepectively, for practical implementation of the fractal coder. The computer simulation results on real image sequences demonstrate that the proposed algorithm provides very promising performance at low bit-rate, below 256 Kbps.
This paper presents the ECG data compression using wavelet transform (WT) and adaptive fractal interpolation (AFI). The WT has the subband coding scheme. The fractal compression method represents any range of ECG signal by fractal interpolation parameters. Specially, the AFI used the adaptive range sizes and got good performance for ECG data cmpression. In this algorithm, the AFI is applied into the low frequency part of WT. The MIT/BIH arhythmia data was used for evaluation. The compression rate using WT and AFI algorithm is better than the compression rate using AFI. The WT and AFI algorithm yields compression ratio as high as 21.0 wihtout any entropy coding.
Image coding based on fractal theory presents highly compressed image. In this paper, we discuss about compression of Image using HV partition method. HV partition scheme devides the image adaptively in horizontal and vertical axis. And for reducing the enconding time for the domain-range comparison, we use classification scheme, which uses the order of brightness of the rectangular portion of the image. This paper focused on the technique to reduce coding time which is a problem in traditional fractal compression by adaptive selection of image and its classification method.
This paper presents the ECG data compression using wavelet transform(WT) and adaptive fractal interpolation(AFI). The WT has the subband coding scheme. The fractal compression method represents any range of ECG signal by fractal interpolation parameters. Specially, the AFI used the adaptive range sizes and got good performance for ECG data compression. In this algorithm, the AFI is applied into the low frequency part of WT. The MIT/BIH arrhythmia data was used for evaluation. The compression rate using WT and AFI algorithm is better than the compression rate using AFI. The WT and AFI algorithm yields compression ratio as high as 21.0 without any entroy coding.
본 논문에서는 프랙탈 기반의 전송율 제어 가능을 갖는 동영상 압축 시스템을 제안한다. 기존의 프랙탈 압축방법의 부호화비트량 과다라는 단점을 극북하기위해, 제안하는 시스템은 이미지를 배경, 움직임 보상 및 프랙탈 코딩의 3가지로 분류하여 부호화 하였다. 부호화 되는 코드의 양을 줄이기 위하여 움직임 보상부의 움직임 벡터값은 가변길이 코드를 사용하고 프랙탈 변이값(offset)은 이전 프레임으로부터의 예측값과 최소 자승 근사화(least-square approximation)법으로 구한 값의 차값(difference)을 가변 길이 코드로 부호화하였다. 전송율 제어를 위해 현재의 비트 발생량과 밴드폭을 고려해서 화연 분할 문턱값(threshold)을 결정하는 알고리듬을 적용하였다. 전체 시스템의 실험 결과 동일한 화질에서 기존의 시스템에 비해 압축율이 18배이상 향상됨을 확인하였고, 전송율이 결정되어 있을 때의 전송율 제어가 이루어짐을 확인하였다.
본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색영역을 줄이기 위해 탐색영역인 도메인 블럭의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클래스와 분산에 의한 클래스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지 블럭과 같은 클래스를 가지는 도메인 블럭만 검색하도록 하면서 도메인 블록 탐색시 1차 허용 오차 한계값을 제어하여 리스트 탐색시 RMS값에 일정 허용오차 이내의 값을 가지면 리스트를 끝까지 탐색하지 않고 변환값을 결정하도록 하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 퀴드트리 분할법으로 레인지 블럭의 크기를 가변시켜 변환($w_i$)의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 도메인 레인지 블럭의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도와 허용오차를 변화시켰을 때 화질 개선 여부를 검토하였다. 제안된 방법으로 부호화한 결과 부호화 시간은 허용오차의 범위에 따라 향상되며 압축효과는 높아 졌고 PSNR값은 다소 떨어졌으나 거의 무시할 수 있을 정도의 변화가 있었다.
의료영상의 프랙탈 부호화 방법은 영상을 반복 변환시스템인 IFS(iterated function system)를 구성해야하고, 이를 위해 영상영역을 레인지 영역으로 분할하고 각 레인지블록에 대해 탐색하게 될 도메인 블록에서 가장 닮은 최적의 블록을 찾는다. 이때, 결정되는 변환계수 값과 좌표의 정보를 프랙탈 계수로 전송한다. 본 연구에서는 이러한 프랙탈 계수들을 확률분포를 추출할 수 있는 양자화기를 통해 양자화 하여 비트를 할당하였다. IFS를 구성하는 부호화과정에서 가변크기 블록방법을 사용하여 부호화시간을 단축하고 압축률을 향상시키는 방법을 제시하였다. 추후 프랙탈 부호화과정에서 화질을 최상으로 유지하면서 부호화시간을 단축시키고 압축률을 높이는 연구가 더 진행되어야 할 것 으로 본다.
In this paper, an image coding technique using fractal interpolation is proposed. Similar to the conventional methods, an image is partitioned into blocks and each block is coded independently. However, an interpolation point is ahsared by its neighboring blocks. This means that each block can use all its interpolation points with minimal increase of new data. For a simple implementation, triangular blocks are used instead of square blocks and new coefficients are difined. Data obtained in the encoding process hav estatistical characteristics suitable sfor entropy coding, an dthus arithmetic coding is perfomred for improving the compression efficiency. The results of the proposed coder in comparison with those of a conventional coder show that the interpolation method reduces block effect caused by a memoryless block coder, especially at low bit rates. This improvement is due to sharing of information between adjacent blocks. Moreover, th enumber of iteration required in ecoding process is reduced since more information is used to decode each block.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈을 이용한 효율적인 MR 영상의 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 이산 웨이브릿 변환 계수의 절대값으로 유효 계수 트리를 구성하고 에너지가 높은 유효 계수의 정보를 이용하여 프랙탈 영상 압축을 수행한다. MR 영상의 경우 배경 부분을 비롯하여 대부분이 낮은 화소값을 가지므로 유효 계수의 수가 작게 나와 결과적으로 압축율이 높아진다. 또한 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈을 이용하기 때문에 다른 압축 방법에 비해 블록화 현상이 생기지 않고 인간의 시각에 민감한 에지를 잘 복원하는 우수한 화질의 영상을 얻을 수 있다. 제안한 방법을 MR 영상에 적용하여 성능을 평가한 결과 0.33 [bpp] 이하의 낮은 비트율에서 기존의 JPEG 압축방법보다 복원 화질이 우수한 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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