Image Data Compression Using Biorthgnal Wavelet Transform and Variable Block Size Edges Extraction

쌍직교 웨이브렛 변환과 가변 블럭 윤곽선 추출에 의한 영상 데이타 압축

This paper proposes a variable block size vector quantization based on a biorthogonal wavelet transform for image compression. An image is first decomposed with the biorthogonal wavelet transform into multiresolution image and the wavelet coefficients of the middle frequency bands are segmented using the quadtree sturcture to extract the perceptually important regions in the middle frequency bands. A sedges of middle frequency bands exist the corresponding position of high frequency bands, the complicated quadtree structure of middle frequency bands is equally applied to the high frequency bands. Therefore the overhaed information of the quadtree codes needed to segment the high frequency bands can be reduced. The segmented subblocks are encoded with the codebook designed at the each scales and directions. The simulation results showed that the proposed methods could reproduce higher quality image with bit rate reduced about 20(%) than of the preceding VQ method and sufficiently reduce the bolck effect and the edge degradation.

본 논문에서는 쌍직교 웨이브렛 변환으로 영상을 다해상도 분해하고 중간 및 고주파 대역을 가변 블록분할하여 벡터 양자화하는 방법을 제안한다. 먼저 원 영상을 쌍직교 웨이브렛 변환하고 중간 주파수 대역을 퀘드트리 구조로 분할하여 윤곽선을 형성하고 있는 웨이브렛 계수를 추출한다. 중간 주파수 데역의 윤관선은 고주파 대역에 그대로 적용한다. 따라서 고주파 대역의 퀘드트리 분할에 필요한 부가 정보를 줄인다. 이같이 분할된 부블럭은 각 스케일과 방향에서 설계된 코드북으로 벡터 양자화한다. 시뮬레이션 결과로부터 제안된 방법은 중간 및 고주파 대역을 일정 크기로 나누어 벡터 양자화하는 방법 보다 약 20(%)의 비트 감축이 가능하였고 복원 영상의 블록 효과 및 예지 열화의 감소를 나타내었다.