Progressive Image Transmission using LOT/CVQ with HVS Weighting

HVS가중치를 갖는 LOT/CVQ를 이용한 점진적 영상 전송

A progressive image transmission (PIT) scheme based on the classified transform vector quantization (CVQ) technique using the lapped orthogonal transform (LOT) and human visual system (HVS) weighting is proposed in this paper. Conventional block transform coding of images using DCT produces in general undesirable block-artifacts at low bit rates. In this paper, image blocks are transformed using the LOT and classified into four classes based on their structural properties and further divided adaptively into subvectors depending on the LOT coefficient statistics with HVS weighting to improve the reconstructed image quality by adaptive bit allocation. The subvectors are vector quantized and transmitted progressively. Coding tests using computer simulations show that the LOT/CVQ based PIT of images is a effective coding scheme. The results are also compared with those obtained using PIT/DCTVQ. The LOT/CVQ based PIT reduces the block-artifacts significantly.

LOT(Lapped Transform)와 HVS(Human Visual System) 가중치를 이용하여 분류벡타 양자화기에 근거한 점진적 영상부호화 방법을 제안하였다. DCT변환을 이용한 기존의 블럭변환 영상부호화는 낮은 전송율에서 블럭화 현상이 심하게 나타난다. 본 논문에서는 영상블럭을 LOT로 변환하고 그 블럭들의 구조적 특성에 따라 네 부류로 분류한 다음 적응비트배정으로 재생 영상화질을 개선하기위해 HVS가중치를 갖는 LOT계수특성에 의해 서브벡타들로 나눈다. 이 서브벡타들을 벡타양자화하여 점진적으로 전송한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 부호화시험을 하여 점진적 전송에 의한 LOT/CVQ가 효율적인 전송임을 보이고 PIT/DCTVQ를 이용한 결과와 비교하였다.