기존의 웨이브릿 기반 프랙탈 압축 방법은 전 영역에 대하여 최적의 정의역을 탐색하므로, 부호화 과정에서 많은 탐색시간이 소요되는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 웨이브릿 변환영역에서 SAS(Self Affine System) 기법을 이용한 웨이브릿 변환 기반 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 웨이브릿 변환영역에서 정의역과 치역을 구성하고, 각각의 정의역과 치역에 대해 모든 블록을 탐색하는 것이 아니라, 공간적으로 같은 위치에 있는 블록을 정의역으로 선택한다. 이와 같이 웨이브릿 변환 영역에 정의역 탐색과정이 필요 없는 SAS 기법을 도입하여 부호화 과정에서 곱셈 계산량을 감소시켜 고속 부호화를 가능하게 하였다. 그리고 복호화 과정에서 각 레벨과 서브-트리별로 서로 다른 스케일 인자를 사용하여 압축률과 화질을 조절할 수 있다.
This paper presents the ECG data compression using wavelet transform(WT) and adaptive fractal interpolation(AFI). The WT has the subband coding scheme. The fractal compression method represents any range of ECG signal by fractal interpolation parameters. Specially, the AFI used the adaptive range sizes and got good performance for ECG data compression. In this algorithm, the AFI is applied into the low frequency part of WT. The MIT/BIH arrhythmia data was used for evaluation. The compression rate using WT and AFI algorithm is better than the compression rate using AFI. The WT and AFI algorithm yields compression ratio as high as 21.0 without any entroy coding.
본 논문에서는 웨이브렛 계수의 비트율-왜곡 최적화 기반 블록 부호화를 사용하는 새로운 임베디드 영상 압축방법을 제안한다. 웨이브렛 계수의 크기에 따라 셋분할 부호화나 블록분할 부호화를 수행하는 기존의 임베디드 부호화 방법들과는 달리, 제안한 방법에서는 웨이브렛 계수나 블록들을 비트율-왜곡비 기댓값에 따라 정렬함으로서 비트율-왜곡 최적화를 수행하는 동시에 비트율-왜곡비 기댓값을 이용하여 최적화된 블록분할 부호화를 수행한다. 또한 제안한 방법에서는 엔트로피 부호화를 위해 웨이브렛 계수들간에 존재하는 다양한 상관관계를 이용한다. 실험 결과는 제안한 영상 압축 방법이 기존의 임베디드 부호화 방법인 SPIHT 및 EBCOT와 비교하여 각각 0.11~1.16dB 및 -0.18~0.52dB의 PSNR 성능향상을 제공함으로써 평균적으로 우수한 성능을 제공함을 보여준다.
This paper focuses on lossless medical image compression methods for medical images that operate on two-dimensional(2D) reversible integer wavelet transform. We offer an application of the Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT) algorithm [1][3][9] to medical images, using a 2D wavelet decomposition and a 2D spatial dependence tree. The wavelet decomposition is accomplished with integer wavelet filters implemented with the lifting method, where careful scaling and truncations keep the integer precision small and the transform unitary. We have tested our encoder on medical images using different integer filters. Results show that our algorithm with certain filters performs as well and sometimes better in lossless coding than previous coding systems using 2D integer wavelet transforms on medical images.
본 논문은 차세대 정지영상 압축 표준으로서 Wavelet 변환과 Bit-plane 단위의 산술부호화(Arithmetic coding)에 기반한 JPEG2000 코덱의 Wavelet 변환과 양자화기의 하드웨어적 구조를 제안하고, 설계하였다. DWT(Discrete Wavelet Transform)는 Lossy coding과 Lossless coding에 각각 적용할 수 있는 Daubechies 9/7 필터와 Daubechies 5/3 필터를 선택 가능하도록 설계하였으며 양자화기는 Scalar Quantization 방식를 사용하였다. 설계된 DWT와 양자화기는 Xilinx FPGA technology를 이용하여 Synopsys에서 합성한 후 동작을 검증하였으며, 설계된 블록을 30㎒로 동작 시켰을 때 640×480 크기의 걸려 이미지의 경우 초당 10프레임의 성능을 보인다.
International journal of advanced smart convergence
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제6권1호
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pp.68-75
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2017
In this paper, a particular application of digital photos, remote sensing, remote shooting air moving, high-resolution and high compression of medical images required by remote shooting of JPEG2000 standard applied in the field of hardware design, production was implemented. JPEG2000 standard for image compression using the software implementation of the processing speed is very slow compared to conventional JPEG disadvantages, and also the standard of JPEG2000 DWT (Discrete wavelet transform) to improve the level of compression for image data if processing speed is a phenomenon that has degraded. In order to solve these JPEG2000 compression / decompression groups were designed and applied. In this paper, the optimal JPEG2000 compression / reservoir hardware by changing the level for still image compression, faster computation speed and quality has shown improvement.
This paper presents the ECG data compression using wavelet transform (WT) and adaptive fractal interpolation (AFI). The WT has the subband coding scheme. The fractal compression method represents any range of ECG signal by fractal interpolation parameters. Specially, the AFI used the adaptive range sizes and got good performance for ECG data cmpression. In this algorithm, the AFI is applied into the low frequency part of WT. The MIT/BIH arhythmia data was used for evaluation. The compression rate using WT and AFI algorithm is better than the compression rate using AFI. The WT and AFI algorithm yields compression ratio as high as 21.0 wihtout any entropy coding.
DCT(Discrete Cosine Transform) 기반 동영상 압축 기법은 블록화 현상과 해상도 변화 시 픽셀의 손상이 생기는 단점이 있다. DWT(Discrete Wavelet Transform)을 기반한 기법은 이러한 문제점을 극복할 수 있다. Wavelet을 기반한 동영상 부호화 기법 중 하나인 SAMCoW(Scalable Adaptive Motion Compensation Wavelet)에서 화면내 부호화와 움직임 보상된 오차 영상은 EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 부호화 방식으로 부호화한다. 그러나 움직임 보상된 오차 영상의 wavelet 변환 계수의 특성은 정지 영상의 wavelet 변환 계수의 특성과는 다르다. 신호의 에너지는 대부분의 정지 영상의 경우와는 달리 저주파 대역에 집중되지 않고 오히려 모든 주파수 대역에 고르게 분포한다. 본 논문에서는 이러한 특성을 이용한 새로운 동영상 부호화 방식을 제안하였다. EZW 부호화 대신 고주파 성분이 많이 포함된 영상의 부호화에 효율적이며 계수사이의 대역별 상관관계에 의존하지 않는 공간 부호화를 화면내 부호화와 화면간 부호화에 적용하였다. 공간 부호화는 EZW와는 달리 wavelet 분해를 통해 얻어진 각 대역을 대역간의 상관 관계를 이용하지 않으면서 각 대역내의 중요 계수의 존재 여부와 위치를 점진적으로 부호화하는 기법이다. Wavelet 기반 동영상 부호화에 EZW 부호화 대신 공간 부호화를 적용하였을 때 우수한 성능을 나타내었다.
In this paper, we describe implementation of efficient wavelet image compression and decompression system for DVR(Digital Video Recoder). We used various methods to remove time redundancy, spatial redundancy and statistical redundancy of video camera inputs. Motion detection, wavelet transform, RLC(Run Length Coding) and huffman coding techniques are combined for efficient compression / decompression.
Wavelet transforms provide basis functions for time-frequency analysis and have properties that are particularly useful for the compression of analogue point on wave transient and disturbance power system signals. This paper evaluates the compression properties of the discrete wavelet transform using actual power system data. The results presented in the paper indicate that reduction ratios up to 10:1 with acceptable distortion are achievable. This paper discussed the application of the reduction method for fault analysis and protection assessment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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