The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.12B
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pp.2391-2400
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1999
Vector quantizer (VQ) is an efficient data compression technique for low bit rate applications. However, the major disadvantage of VQ is its encoding complexity which increases dramatically as the vector dimension and bit rate increase. Even though one can use a modified VQ to reduce the encoding complexity, it is nearly impossible to implement such a VQ at a high bit rate or for a large vector dimension because of the enormously large memory requirement for the codebook and the very large training sequence (TS) size. To overcome this difficulty, in this paper we propose a novel structurally constrained VQ for the high bit rate and the large vector dimension cases in order to obtain VQ-level performance. Furthermore, this VQ can be extended to the low bit rate applications. The proposed quantization scheme has a form of feed-forward adaptive quantizer with a short adaptation period. Hence, we call this quantization scheme sample-adaptive product quantizer (SAPQ). SAPQ can provide a 2 ~3dB improvement over the Lloyd-Max scalar quantizers.
A rigorous theory for modeling, analysis, optimum nonseparable filter bank in multidimensional M-band quantized subband codec are developed in this paper. Each pdf-optimized quantizer is modeled by a nonlinear gain-plus-additive uncorrelated noise and embedded into the subband structure. We then decompose the analysis/synthesis filter banks into their polyphase components and shift the down-and up-samplers to the right and left of the analysis/synthesis polyphase matrices respectively. Focusing on the slow clock rate signal between the samplers, we derive the exact expression for the output mean square quantization error by using spatial-invariant analysis. We show that this error can be represented by two uncorrelated components : a distortion component due to the quantizer gain, and a random noise component due to fictitious uncorrelated noise at the uantizer. This mean square error is then minimized subject to perfect reconstruction (PR) constraints and the total bit allocation for the entire filter bank. The algorithm gives filter coefficients and subband bit allocations. Numerical design example for the optimum nonseparable orthonormal filter bank is given with a quincunx subsampling lattice.
The very purpose of subband codec is the attainment of data rate compression through the use of quantizer and optimum bit allocation for each decimated signal. Yet the question of floating-point quantization effects in subband codec has received scant attention. There has been no direct focus on the analysis of quantization errors, nor on design with quantization errors embedded explicitly in the criterion. This paper provides a rigorous theory for the modelling, analysis and optimum design of the general M-band subband codec in the presence of the floating-point quantization noise. The floating-point quantizers are embedded into the codec structure by its equivalent multiplicative noise model. We then decompose the analysis and synthesis subband filter banks of the codec into the polyphase form and construct an equivalent time-invariant structure to compute exact expression for the mean square quantization error in the reconstructed an equivalent time-invariant structure to compute exact expression for the mean square quantization error in the reconstructed output. The optimum design criteria of the subband codec is given to the design of the analysis/synthesis filter bank and the floating-point quantizer to minimize the output mean square error. Specific optimum design examples are developed with two types of filter of filter banks-orthonormal and biorthogonal filter bank, along with their perpormance analysis.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.4
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pp.938-946
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1996
Hierarchical subband codec has been widely promoted in the field of data compression/decompression because of their simplicity and modular nature. Over the past years, the study has received great attention to the perfect reconstruction (PR)system which perfectly recovers the original input signal at the reconstructed output. However, in the actual subband codec system, the signals that passed through the analysis filter bank are quantized before transmission to the receiver side and reconstructed by the synthesis filter bank. Thus the PR system is impossible and the quantization effects must be carefully considered in the system design such that the system recovers the reconstructed output as possible to the the original input signal with minimum quantization error.In this paper, we propose an optimum hierarchical subband codec structure in the presence of quantizer. The optimality criteria of the code is given to the deign of the hierarchical analysis/synthesis subband filter bank and the quantizer that minimize then output mean square error due to the quantizer in the codec. Specific opti-mum design esamples are shown with level-1, level-2 hierarchical structure. The optimal designs are verified by computer simulation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.11
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pp.1626-1634
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1993
In this paper we propose a coding scheme which combines source codes and error correcting codes in order to be robus to channel noise. One of the coding schemes that take into account both the source and the channel is the channel optimized quantizer (COQ) which simultaneously minimizes quantization noise and the noise due to channel errors. This paper deals with the problem of combining channel optimized quantizers with ECC to build an improved system. To be specific, we computed the performance of an n bit COQ and that of an n-1 bit COQ followed by an (n-1)/n punctured convolutional code. From this result whether or not the ECC are selected is determined by the number of allocated bits and the channel bit error rate. These results are applied to the image trans-mission method using DCT, and the system performances are evaluated.
Subband coding is to divide the signal frequency band into a set of uncorrelated frequency bands by filtering and then to encode each of these subbands using a bit allocation rationale matched to the signal energy in that subband. The actual coding of the subband signal can be done using waveform encoding techniques such as PCM, DPCM and vector quantizer(VQ) in order to obtain higher data compression. Most researchers have focused on the error in the quantizer, but not on the overall reconstruction error and its dependence on the filter bank. This paper provides a thorough analysis of subband codecs and further development of optimum filter bank design using vector quantizer. We compute the mean squared reconstruction error(MSE) which depends on N the number of entries in each code book, k the length of each code word, and on the filter bank coefficients. We form this MSE measure in terms of the equivalent quantization model and find the optimum FIR filter coefficients for each channel in the M-band structure for a given bit rate, given filter length, and given input signal correlation model. Specific design examples are worked out for 4-tap filter in 2-band paraunitary filter bank structure. These optimum paraunitary filter coefficients are obtained by using Monte Carlo simulation. We expect that the results of this work could be contributed to study on the optimum design of subband codecs using vector quantizer.
This paper presents a method for improving the performance of ISF coefficients quantizer through compensating the defect of the split structure vector quantization using the ordering property of ISF coefficients. And design the ISF coefficients quantizer for wideband speech codec using proposed method. The wideband speech codec uses split structure vector quantizer which could not use the correlation between ISF coefficients fully to reduce complexity and the size of codebook. The proposed algorithm uses the ordering property of ISF coefficients to overcome the defect. Using the ordering property, the codebook redundancy could be figured out. The codebook redundancy is replaced by the adaptive-extended codebook to improve the performance of the quantizer through using the ordering property, ISF coefficient prediction and interpolation of existing codebook. As a result, the proposed algorithm shows that the adaptive-extended codebook algorithm could get about 2 bit gains in comparison with the existing split structure ISF quantizer of AMR-WB (G.722.2) in the points of spectral distortion.
H.263 is an international standard of ITU-T that can makes the service such as video phone, video conference in the transmission line less than 64Kbps. This recommendation draft has used motion estimation/compensation, transform coding and quantizing methods. TMN5 used for the performance estimation of H.263 has fundamentally used DCT in transform coding method and presented quantizer for quantizing the DCT transform coefficient. This paper is presenting adaptive quantizer effectively able to quantize DCT coefficient considering the human visual sensitivity while the structure of TMN5 is maintaining. As quantizer that proposed DCT-based H.263 could make transmit more frame than TMN5 in a same transfer speed, it could lower the frame drop effect. And the luminance signal appeared the difference of -0.3 ~ +0.7dB in the average PSNR for the estimation of objective image quality and the chrominance signal appeared the improvement in about 1.5dB in comparision with TMN5. As a result it can attain the better image quality compared to TMN5 in the estimation of subjective image quality.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.38
no.5
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pp.27-36
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2001
This paper proposes new design algorithms based on stochastic relaxation (SR) for an on-line vector quantizer (VQ) design. These proposed SR methods solve the local entrapment problems of the conventional Kohonen learning algorithm (KLA). These SR methods cover two different types depending upon the use of simulated annealing (SA) : the one that uses SA is called the OLVQ SA and the other the OLVQ SR. These methods arc combined with the KLA and therefore preserve the its convergence properties. Experimental results for Gauss Markov sources, real speech and image demonstrate that the proposed algorithms can consistently provide better codebooks than the KLA.
TMN5 used to test the performance of H.263 is a DCT-based H.263 which DCT is used as transform coding, but DWT is used instead of DCT and adaptive quantizer of being appropriate to DWT is designed in this paper while the structure of TMN5 is maintained. DWT-based H.263, which is proposed in this paper, is excellent in transplantation of the existing system and can improve frame rate by transmitting more Frame. Also, the average PSNR, objective quality of image, has been lost at degree of average 0.35㏈ in luminance signals, but has been improved over a average of 2㏈ in chrominance signals. Subjective quality of image has been improved as blocking effect, which has seriously occurred in DCT based H.263, is diminished. DWT-based H.263 can. therefore. advance video quality of image comparing with the existing ways.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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