In progressive image coding, if object region that have main contents in image are transmitted prior to the remained region, this method will be very useful. In this paper, the progressive image coding based on SPIHT using object region transmission method by priority is proposed. First, an original image is transformed by wavelet. Median filtering is used about wavelet transformed coefficient region for extracting object region. This extracted object region encoded by SPIHT. Then encoded object region are transmitted in advance of the remained region. This method is good to a conventional progressive image coding about entire original image. Experimental results show that the proposed method can be very effectively used for image coding applications such as internet retrieval and database searching system.
This paper presents a new motion compensated error coding method suitable for region based image coding system. Compared with block based conding, the region based coding improves subjective quality as it estimates and compensates 2D (or 3D) translantional, rotational, and scaling motion for each regions. although the region based coding has this advantage, its merit is reduced as bock-DCT (2D-DCT) is used to encode motion-compensated error. To overcome this problem, a new region adaptive motion compensated error coding technique which improver subjective and objective quality in the region boundary is proposed in this paper. In the proposed method, regions with large error are estimated using contour of the regions and contrast between the regions. The regions estiated as those with large error are coded by arbitrarily shaped image segment coding method. The mask information of the coded regions is not transmitted because it is estimated as the same algorithm in the encoder and the decoder. The proposed region adaptive motion conpensated error coding method improves about 0.5dB when it is compared with conventional block based method.
For moving image coding, the variable size of region coding based on local motion is more efficient than fixed size of region coding. It can be applied well to complex motions and is more stable for wide motions because images are segmented according to local motions. In this paper, new image coding method using the segmentation of motion vectors is proposed. First, motion vector field is smoothed by filtering and segmented by smoothed motion vectors. The region growing method is used for decomposition of regions, and merging of regions is decided by motion vector and prediction errors of the region. Edge of regions is excluded because of the correlation of image, and neighbor motion vectors are used evaluation of current block and construction of region. The results of computer simulation show the proposed method is superior than the existing methods in aspect of coding efficiency.
Human Visual System(HVS)의 특성과 image의 textural regions의 roughness을 이용하여 image segmentation을 행하여 high compression에서도 고화질을 나타내는 새로운 image coder를 이 논문에서 논한다. 제안된 image coder는 constant segments를 가진 segmentation-based image coding technique의 문제들을 다음과 같은 방법론을 제안함으로써 해결하였다. Image를 HVS으로 보았을 때 degree of roughness에 관하여 textually homogeneous regions으로 segmentation하였다. Fractal dimension을 roughness of textural regions을 측정하기 위하여 사용하였다. Segmentation은 fractal dimension을 thresholding하여 textural regions이 three texture classes로 분류하였다(perceived constant intensity, smooth texture, and rough texture). High compression을 가지는 고질화의 image coder는 각각의 segment boundary와 각각의 texture class에 효율적인 coding technique를 적용 함으로 얻었다.
We propose ROI(region of interest) image coding application to still image using PSBS(partial significant bitplane shift)method combined with human face region detecting system. PSBS is an encoding algorithm for ROI image coding in JPEG2000, and takes advantages of both generic scaling based method and maximum shift method defined in JPEG2000. The Powerful advantages of PSBS are able to adjusting image quality in ROI and background flexibly, and support arbitrarily shaped ROI coding without coding the shape. In this letter, we show how to compress an image for human face region using PSBS method combined with human face region detecting system, and propose its application.
Region based coding consistsof image segmentation contour and texture coding. Contour coding techniques can be classified into contour or shape-oriented approaches. In this paper, geodesic skeleton based on shape-oriented approach is used for contour coding. Efficient application of geodesic skeleton for contour coding based on the characteristics of regions in segmented image will be discussed.
In this paper, the quality scalable coding of selected region is presented. If a region is semantically more important than the others, it is appropriate that the image compression shcem is capable of handling the regional semantic difference because the information loss of the region of interest is more severe. We propose the quality scalable coding with its model by interoducing the quality scale parameter. It is more extended and generalized image compression philosophy than te conventional coding. As an implementation of the proposed quality scalable coding, H.263 based scheme is presented. This scheme can control the temporal and spatial quality efficiently, and improve the reconstructed image quality of the region of interest.
An image coding technique based on a segmentation, which utilizes a simplified description of regions composing an image, is investigated in this paper. The proposed coding technique consists of 3 stages: segmentation, contour coding. In this paper, emphasis was given to texture coding in order to improve a quality of an image. Split-and-merge method was employed for a segmentation. In the texture coding, a linear predictive coding(LPC), along with approximation technique based on a two-dimensional polynomial function was used to encode texture components. Depending on a size of region and a mean square error between an original and a reconstructed image, appropriate texture coding techniques were determined. A computer simulation on natural images indicates that an acceptable image quality at a compression ratio as high as 15-25 could be obtained. In comparison with a discrete cosine transform coding technique, which is the most typical coding technique in the first-generation coding, the proposed scheme leads to a better quality at compression ratio higher than 15-20.
This paper proposes a color image coding algorithm based on shape-adaptive all phase biorthogonal transform (SA-APBT). This algorithm is implemented through four procedures: color space conversion, image segmentation, shape coding, and texture coding. Region-of-interest (ROI) and background area are obtained by image segmentation. Shape coding uses chain code. The texture coding of the ROI is prior to the background area. SA-APBT and uniform quantization are adopted in texture coding. Compared with the color image coding algorithm based on shape-adaptive discrete cosine transform (SA-DCT) at the same bit rates, experimental results on test color images reveal that the objective quality and subjective effects of the reconstructed images using the proposed algorithm are better, especially at low bit rates. Moreover, the complexity of the proposed algorithm is reduced because of uniform quantization.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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