• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.67-70
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• 2022

최근 딥러닝 방법의 발전하면서 영상처리 및 컴퓨터 비전의 다양한 분야에서 딥러닝 기반의 알고리즘들이 그 이전의 방법들에 비하여 큰 성능 향상을 보이고 있다. 손실 영상 압축의 경우 최근 encoder-decoder 형태의 네트웍이 영상 압축에서 사용되는 transform을 대체하고 있고, transform 결과들의 엔트로피 코딩을 위한 추가적인 encoder-decoder 네트웍을 사용하여 HEVC 수준에 버금가는 성능을 내고 있다. 무손실 압축의 경우에도 매 픽셀 예측을 CNN으로 수행하는 경우, 기존의 예측방법들에 비하여 예측성능이 크게 향상되어 JPEG-2000 Lossless, FLIF, JEPG-XL 등의 딥러닝을 사용하지 않는 방법들에 비하여 우수한 성능을 내는 것으로 보고되고 있다. 그러나 모든 픽셀에 대하여 예측값을 CNN을 통하여 계산하는 방법은, 영상의 픽셀 수 만큼 CNN을 수행해야 하므로 HD 크기 영상에 대하여 지금까지 알려진 가장 빠른 방법이 한 시간 이상 소요되는 등 비현실적인 것으로 알려져 있다. 따라서 최근에는 성능은 이보다 떨어지지만 속도를 현실적으로 줄인 방법들이 제안되고 있다. 이러한 방법들은 초기에는 FLIF나 JPEG-XL에 비하여 성능이 떨어져서, GPU를 사용하면서도 기존의 방법보다 좋지 않은 성능을 보인다는 면에서 여전히 비현실적이었다. 최근에는 신호의 특성을 더 잘 활용하는 방법들이 제안되면서 매 픽셀마다 CNN을 수행하는 방법보다는 성능이 떨어지지만, 짧은 시간 내에 FLIF나 JPEG-XL보다는 좋은 성능을 내는 현실적인 방법들이 제안되었다. 본 연구에서는 이러한 최근의 몇 가지 방법들을 살펴보고 이들보다 성능을 더 좋게 할 수 있는 보조적인 방법들과 raw image에 대한 성능을 평가한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2363-2366
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• 2003

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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2003.11a
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• pp.61-64
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• 2003

무손실 이미지 압축은 (Lossless Image Compression)은 손실이미지 압축(Lossy Image Compression)에 비해, 압축률(compression ratio)은 떨어지지만, 반면 원이미지와 복원이미지가 완전히 일치하므로, 원인이미지의 품질을 그대로 유지학 수 있다. 따라서, 이미지의 품질(Quality)과 압축효율(compression ratio)은 서로 상반된 관계에 있으며, 지금도 좀 더 놀은 압축효과를 얻으려는 여러 무손실 압축 방법이 발표되고 있다. 무손실 이미지 압축은 이미지의 정확성과 정밀성이 요구되는, 의료영양분야에서 가장 널리 쓰이고 있으며, 그밖에, 원본이미지를 기본으로 다른 이미지프로세싱이 필요한 경우, 압축 복원을 반복적으로 수행할 필요가 있을 때, 기타 사진 예술분야, 원격 영상 등 정밀성이 요구되는 분양에서 쓰이고 있다. [7]. 무손실 이미지 압축의 가장 대표적인 CALIC[3]과 JPEG_LS[2]를 들 수 있다. CALIC은 비교적 높은 압축률을 나타내지만, 3-PASS의 과정을 거치는 복잡도가 지적되고 있다. 반면 JPEG-LS는 압축률은 CALIC에 미치지 못하지만 빠른 코딩/디코딩 속도를 보인다. 본 논문에서는 여거 가지의 예측 모드를 두어, 블록단위별로 주변 CONTEXT에 따라, 최상의 예측 모드를 판단하여, 이를 적용, 픽셀의 여러 값을 최소화하였다. 그 후 적응산술 부호기(Adaptive arithmetc coder)를 이용하여, 인코딩을 하였다. 이때 최대 에러값은 64를 넘지 않게 했으며, 또한 8*8블록별로 에러의 최대값을 측정하여 그 값을 $0\~7$까지의 8개의 대표값으로 양자화하는 방법을 통하여 그에 따라 8개의 보호화 심볼 모델중 알맞은 모델에 적용하였다. 이를 통해, 그 소화값의 확률 구간을 대폭 넓힘으로써, 에러 이미지가 가지고 있는 엔트로피에 좀 근접하게 코딩을 할 수 있게 되었다. 이 방법은 실제로 Arithmetic Coder를 이용하는 다른 압축 방법에 그리고 적용할 수 있다. 실험 결과 압축효율은 JPEG-LS보다 약 $5\%$의 압축 성능 개선이 있었으며, CALIC과는 대등한 압축률을 보이며, 부호화/복호화 속도는 CALIC보다 우수한 것으로 나타났다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.14 no.5
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• pp.551-560
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• 2009

This paper proposes a method for efficient lossless depth map coding for MPEG 3D-Video coding. In general, the conventional video coding method such as H.264 has been used for depth map coding. However, the conventional video coding methods do not consider the image characteristics of the depth map. Therefore, as a lossless depth map coding method, this paper proposes a bit-plane based lossless depth mar coding method by using the MPEG-4 Part 2 shape coding scheme. Simulation results show that the proposed method achieves the compression ratios of 28.91:1. In intra-only coding, proposed method reduces the bitrate by 24.84% in comparison with the JPEG-LS scheme, by 39.35% in comparison with the JPEG-2000 scheme, by 30.30% in comparison with the H.264(CAVLC mode) scheme, and by 16.65% in comparison with the H.264(CABAC mode) scheme. In addition, in intra and inter coding the proposed method reduces the bitrate by 36.22% in comparison with the H.264(CAVLC mode) scheme, and by 23.71% in comparison with the 0.264(CABAC mode) scheme.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.18 no.4
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• pp.349-356
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• 1997

In this paper, we propose the lossless coding: scheme for progressive transmission of medical images. The input image is decomposed by the proposed fast adaptive subband decomposition method which is suited for a lossless coding. The decomposed images are coded by an arithmetic coder with two conditioning pixels, and the conditioning pixels are selected differently according to the property of the subbands. The conditioning contexts are usually quantized to reduce the conditional state, and the optimization method of quantization is proposed For the purpose of improving compression ratio in this paper. The proposed lossless coding scheme provides the asymmetric structure of cosec and results in better compression ability than the JPEC lossless coding[ 1 ].

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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• v.55 no.3
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• pp.124-130
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• 2006

A wavelet-based image compression system allowing both lossless and lossy image compression is proposed in this paper. The proposed algorithm consists of the two stages. The first stage uses the wavelet packet transform and the quad-tree coding scheme for the lossy compression. In the second stage, the residue image taken between the original image and the lossy reconstruction image is coded for the lossless image compression by using the integer wavelet transform and the context based predictive technique with feedback error. The proposed wavelet-based algorithm, allowing an optional lossless reconstruction of a given image, transmits progressively image materials and chooses an appropriate wavelet filter in each stage. The lossy compression result of the proposed algorithm improves up to the maximum 1 dB PSNR performance of the high frequency image, compared to that of JPEG-2000 algorithm and that of S+P algorithm. In addition, the lossless compression result of the proposed algorithm improves up to the maximum 0.39 compression rates of the high frequency image, compared to that of the existing algorithm.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.45-48
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• 2000

본 논문은 현재 고성능 가역압축 부호화의 표준이 되는 JPEG-LS의 예측오차에 대한 확률분포를 결정하는 컨텍스트 모델링(context modelling)에서 컨텍스트 정수의 결정 방법에 관해 기술한다. 먼저, 압축률 향상을 위해 낮은 대비(low contrast)를 적용하는 전처리 과정을 도입한다. 둘째로, 낮은 복잡도(low complexity)를 위해 주목화소와 주변화소 사이의 차분을 양자화하고, 그 값 Q$_1$,Q$_2$, Q$_3$로부터 컨텍스트 정수(Q)의 결정을 위해 우선 순위를 정한 후, 3차원 가상좌표 위로의 할당을 고려한다. 또한, 제안 방법과 JPEG-LS의 near-lossless부분을 비교하여, 다양한 영상에 대하여 적용시켜 본 결과, 제안한 방법의 압축률과 손실이득이 훨씬 좋음을 보인다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2002.10a
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• pp.88-88
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• 2002

Satellite Image archiving system requires large storage and long transmission time. A simple and cheap way of overcoming these limitations is to increase the compression ratio. However this requires a feasibility study for accurate applications. Here, a new still image compression standard is being developed, the JPEG2000. It provides lossless and lossy compression, progressive transmission by pixel accuracy and by resolution, region-of-interest coding, user-defined tiling size, random codestream access and processing etc. In this study, we will briefly introduce the JPEG2000 compression standard which provides a new compression technique based on the wavelet technology and offers better compression ratios, and evaluate the compression ratios of JPEG2000 for satellite image by performing various image quality tests. Also, we will compare brief test result using the commercial remote sensing software.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.40 no.5
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• pp.335-344
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• 2003

The image compression based on discrete wavelet transform has been widely accepted in industry since it shows no block artifacts and provides a better image quality when compressed to low bits per pixel, compared to the traditional JPEG. The coefficients generated by discrete wavelet transform are quantized to reduce the number of code bits to represent them. After quantization, lossless coding processes are usually applied to make further reduction. This paper presents a new and efficient lossless coding algorithm for quantified wavelet coefficients based on the statistical properties of the coefficients. Combined with discrete wavelet transform and quantization processes, our algorithm has been implemented as an image compression chip, using 0.5${\mu}{\textrm}{m}$ standard cells. The experimental results show the efficiency and performance of the resulting chip.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.1
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• pp.33-40
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• 2002

In this paper, we proposed a lossless compression algorithm of medical images which is essential technique in picture archive and communication system. Mammographic image and magnetic resonance image in among medical images used in this study, proposed a region growing segmentation algorithm for compression of these images. A proposed algorithm was partition by three sub region which error image, discontinuity index map, high order bit data from original image. And generated discontinuity index image data and error image which apply to a region growing algorithm are compressed using JBIG(Joint Bi-level Image experts Group) algorithm that is international hi-level image compression standard and proper image compression technique of gray code digital Images. The proposed lossless compression method resulted in, on the average, lossless compression to about 73.14% with a database of high-resolution digital mammography images. In comparison with direct coding by JBIG, JPEG, and Lempel-Ziv coding methods, the proposed method performed better by 3.7%, 7.9% and 23.6% on the database used.