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.
In this paper, a novel gray-scale lossless image coder combining context-based minimum mean squared error (MMSE) prediction and entropy coding is proposed. To obtain context of prediction, this paper first defines directional difference according to sharpness of edge and gradients of localities of image data. Classification of 4 directional differences forms“geometry context”model which characterizes two-dimensional general image behaviors such as directional edge region, smooth region or texture. Based on this context model, adaptive DPCM prediction coefficients are calculated in MMSE sense and the prediction is performed. The MMSE method on context-by-context basis is more in accord with minimum entropy condition, which is one of the major objectives of the predictive coding. In entropy coding stage, context modeling method also gives useful performance. To reduce the statistical redundancy of the residual image, many contexts are preset to take full advantage of conditional probability in entropy coding and merged into small number of context in efficient way for complexity reduction. The proposed lossless coding scheme slightly outperforms the CALIC, which is the state-of-the-art, in compression ratio.
In this study, medical images, which are X-ray image and CT image, are compressed by the adam live coding technique. The medical images may be treated as special ones, because they are different from general images in many respects. The statistical characteristics that medical images only have in transform domain are analyzed, and then the improved quantization method is proposed for medical images. For chest X-ray image and CT head image, the better results are obtained by the improved adaptive coding technique.
This paper describes an effective technique for lossless inter-frame video coding sequences based on a JPEG2000 CODEC. This technique has diminished the compression rate for lossless video coding. In this proposed method, firstly a predicted image for an in- put image is generated by motion estimation(ME), and then a difference image between the input image and the predicted image is calculated, and finally the difference image becomes an input image to a JPEG2000 encoder for lossless coding. Simulation results show the effectiveness of this method.
본 논문에서는 프랙털 영상 부호화시 부호화 시간이 장시간 소요되는 단점을 보완하기 위한 고속 프랙털 영상 부호화 알고리즘을 제안하고, 그 알고리즘의 성능을 기존의 방법과 비교 분석하였다. 기존의 프랙털 영상 부호화 방식은 원 영상을 축소하여 비교될 영상으로 만들고, 축소된 영상에 대한 원 영상의 축소변환의 고정점을 얻기 위해 축소된 영상의 전체 영역을 탐색함으로써 많은 부호화 시간이 소요되었다. 그러나 제안한 알고리즘은 스케일링과 탐색영역제한 방식을 이용하여 부호화 시간을 대폭 단축시켰다. 그 결과로서 Jacquin 방법과의 비교 시 제안한 알고리즘은 수십배 이상의 부호화 시간을 단축시켰으며, 복원된 영상의 화질은 다소 감소하고 압축률은 약간 증가하였다. 따라서 제안한 알고리즘이 기존의 방법들에 비해 부호화 시간 면에서 크게 향상되었음을 확인할 수 있었다.
This paper presents an efficient fast motion estimation algorithm and image segmentation method for low bit-rate coding. First, with region split information, the algorithm splits the image having homogeneous and semantic regions like face and semantic regions in image. Then, in these regions, We find the motion vector using adaptive search window adjustment. Additionally, with this new segment based fast motion estimation, we reduce blocking artifacts by intensively coding our interesting region(face or arm) in input image. The simulation results show the improvement in coding performance and image quality.
In this paper, we propose a subband pyramid image coding scheme that uses ECVQ (ntropy Constrained Vector Quantizer). In subband pyramid image coding, each subband can be encoded with a coder matched to the statistics of that particular subband, and available versions of the original image at different resolution are easily obtained. ECVQ, aiming at the minimization of the distortion for a fixed entropy of the quantizer output, is well combined with the subband pyramid image coding which yields high compression ratio and good image quality. The optimum bit allocation to each subbands corresponds to the points where the individual distortion rate curves are of particular slope, weighted to the number of samples in that subband, in designing ECVQ.
We describe the experimental realization of image system using wavefront coding in 3-Mega pixel mobile phone camera. We designed aspheric lens to extend the depth of field (DOF) using wavefront coding. In addition, through the aspheric lens and lens barrel manufacturing, we obtained a raw image from a camera module. In our method, the acquired images are restored in the spatial frequency domain using the proposed filter and the spatial frequency response (SFR) is calculated. The proposed filters are composed of image denoising filter using low band pass filter in frequency domain and restoration filter for image restoration. Finally, we achieve an enhanced image by super-resolution image processing. Visual examples are given to demonstrate the performance of the proposed filter.
A three dimensional fractal coding with a perceptually enhanced matching is proposed. Since most of medical images (e.g. computed tomography or magnetic resonance image) have three dimensional character, the searching region is extended to adjacent slices. For perceptually enhanced matching, a high frequency booster filter is used for prefiltering of the original image, and the least mean square error matching is applied to this edge enhanced image rather than the original image. From the simulation with the magnetic resonance images ($255{\times}255$, 8bits/pixel). the proposed algorithm provides excellent image quality with compression rations higher than 10. Compared to existing fractal coding the algorithm also provides better subjective image quality with higher compression ratio.
In this paper, a subband coding scheme using the human visual system(HVS) model for encoding monochrome images is proposed to produce perceptually higher quality images compared with the regular subband coding scheme. The proposed approach first transforms the intensity image to the density image by a point nonlinear transformation. A frequency band dexomposition of the density image is carried out by means of 2-D seaprable quadrature mirror filters, which split the density image spectrum into 16 equall rate subbands. Bits are allocated among the subbands to minimize the weighted mean squar error (WMSE) for differential pulse code modulation(DPCM) coding of the subbands. The weight for each subband is calculated from the modulation transfer function (MTF) of the HVS model at corresponding frequencies. The performances of the proposed approach are evaluated for 256 * 256 monochrome images at the bit rates of 0.5, 0.75 and 1.0 bita per pixel. Computer simulation results indicate that using the HVS model yields more pleasing reconstructed images than regular subband coding approach which does not use HVS model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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