• 한국통신학회논문지
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• 제26권9B호
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• pp.1259-1266
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• 2001

최근에 텍스트 압축에 뛰어난 성능을 가지는 블록 정렬 알고리즘인 BW변환 (Burrows-Wheeler Transform)이 소개되었다. 그러나 영상 압축에 BW변환을 직접 적용하면 영상과 텍스트가 갖는 상관성이 서로 다르기 때문에 만족할 만한 압축효과를 기대할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 가역의 L-SSKF(Lossless Symmetric Short Kernel Filter)를 사용한 계층적 대역분할로 영상화소 사이의 상관성을 줄인 후 BW변환을 하는 방법과 GAP(Gradient Adjusted Prediction)를 사용하여 LL 대역에 많이 분포된 상관성을 줄인 후 BW변환을 하는 방법을 제안한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 무손실 JPEG 표준안과 LZ 기반의 압축방법(PKZIP) 등에 비해 압축성능이 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1482-1489
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• 1998

본 논문은 지문 영상에 대한 스펙트럼 특성을 추출, 이를 영상 개선기술에의 활용을 위하여 처리단위를 $1{\times}64$의 부영역으로 설정하고 레코드의 길이를 32, 16, 8로 설정하여 지문영상의 스펙트럼 특성을 추출하였으며, 이를 영상의 재 합성과정에 적용, 개선된 명암값 영상을 획득하였다. 또한 무손실 JPEG을 근거, 지문영사에 대한 최적의 호프만 표 및 최적의 예측기 선정을 목적으로 7개의 예측기에 대한 예측오차 분포특성을 실험적으로 추출, 모델링 과정을 수행하여 새로운 호프만 표를 제안하였으며 이를 이용하여 지문영상에 대한 압축과 최적의 예측기를 선정하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.185-193
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• 1998

프랙탈을 기반으로 한 칼라 영상 부호화는 영상을 RGB, YIQ 나 $YC_bC_r$, 과 같은 기본적인 채널로 분리한 후, 각각의 채널을 독립적으로 프랙탈 이진 영상 부호화 기법에 적용함으로써 쉽게 부호화할 수 있다. 그러나 이 방법은 각각의 채널에 대해 부호화를 반복해야 하기 때문에 부호화 시간이 길어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 프랙탈 이론을 바탕으로 압축률의 향상과 부호화 시간의 단축을 동시에 이룰 수 있는 칼라 정지영상의 부호화를 위한 프랙탈 기반 부호기를 제안하였다. 제안된 알고리즘을 칼라영상에 적용하여 실험한 결과, 복원 영상의 PSNR 값이 평균적으로 $28{\sim}29[dB]$ 정도에서, 압축률이 JPEG에서 사용하는 무손실 부호화 과정을 거치지 않고도 약 28 : 1 이상으로 향상되었으며, 부호화 시간은 약 11.5 % 정도 단축할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2000년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.87-92
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• 2000

본 논문에서는 컨텍스트 기반 계층적 열거 부호화를 이용한 무손실 이진 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 이진 영상내에 존재하는 인접한 화소간의 상호상관성을 이용하여 이진 영상을 1차원의 수열로 재구성하고, 이에 대해 계층적 열거 부호화를 실행한다. 제안하는 알고리즘은 덧셈 및 비교 연산만으로 구현이 가능하므로 그 복잡도가 매우 낮을 뿐만 아니라, CCITT 테스트 영상을 대상으로 한 부호화 성능 실험에서 우수한 성능을 나타낸다. 부호화 성능 비교에서 이진 영상 부호화 국제표준인 JBIG, G3, G4 및 GIF에 비해 우수한 압축 성능을 보인다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.261-264
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• 2001

논문에서는 S+P 웨이브릿 변환과 정수 웨이브릿 필터들을 비교 분석하고, 9/7텝 정수 웨이브릿 필터를 이용하여 웨이브릿 변환을 하고, 점진적 전송에 적합 하고, 다중 분해능 구조의 종속성과 방향성에 대한 고려와 예측오차의 피드백을 이용한 컨텍스트 모델링 예측과 적응산술부호화에 의한 엔트로피 코딩 방법을 제안하였다. 다양한 영상들에 대한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 무손실 영상 압축알고리즘을 S+P 웨이브릿을 이용한 결과와 비교하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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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.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2004년도 추계종합학술대회 논문 초록집
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• pp.206-206
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• 2004

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.3462-3469
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• 2000

본 논문에서는 영상 벡터양자화에서의 계산량과 압축률 개선을 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 코드북 부분검색, 코드벡터 요소의 부분사용, 검색 중단조건 등을 이용하여 코드북 구성, 인코딩 과정에서의 계산량을 줄일 수 있었다. 또한, 선택된 코드북 인덱스 무손실 압축에서의 압축률을 높이기 위해 코드북 재배열과 가변길이 코딩(Variable Length Coding)을 사용하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.121-130
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• 2007

본 논문에서는 JPEG 압축 영역에서의 리버서블 워터마킹 기법을 제안한다. 리버서블 워터마킹은 원본을 손상시키는 기존의 워터마킹과 달리 원본을 보존하는 방법이기 때문에 인증용으로 효율적이다. 인터넷상의 대부분 영상들은 저장 공간을 줄이고 통신효율을 높이기 위해서 JPEG과 같은 압축영상을 많이 사용하므로 JPEG 영상에 리버서블 워터마킹을 연구할 필요성이 있다. 본 논문에서는 무손실 압축을 이용하여 워터마크를 삽입하고 워터마크를 추출할 때 원 영상을 복원한다. $256{\times}256$ 표준영상들에 대해 실험한 결과 QF(Quality Factor)가 75일 매 JPEG 영상과 워터마크가 삽입된 JPEG 영상의 PSNR(peak signal to noise rate)은 $38{\sim}42dB$이였고 워터마크 삽입 량은 $2500{\sim}3400bit$이였으며, Lena 영상에서 QF를 $10{\sim}99$까지 조절하여 실험을 진행한 결과 PSNR은 QF에 정비례함을 알 수 있었고, 워터마크 삽입량은 $1600{\sim}2800bit$였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권7호
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• pp.3543-3557
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• 2017

Compression is a very important technique for remotely sensed hyperspectral images. The lossless compression based on the recursive least square (RLS), which eliminates hyperspectral images' redundancy using both spatial and spectral correlations, is an extremely powerful tool for this purpose, but the relatively high computational complexity limits its application to time-critical scenarios. In order to improve the computational efficiency of the algorithm, we optimize its serial version and develop a new parallel implementation on graphics processing units (GPUs). Namely, an optimized recursive least square based on optimal number of prediction bands is introduced firstly. Then we use this approach as a case study to illustrate the advantages and potential challenges of applying GPU parallel optimization principles to the considered problem. The proposed parallel method properly exploits the low-level architecture of GPUs and has been carried out using the compute unified device architecture (CUDA). The GPU parallel implementation is compared with the serial implementation on CPU. Experimental results indicate remarkable acceleration factors and real-time performance, while retaining exactly the same bit rate with regard to the serial version of the compressor.