A Study on the Multiresolutional Coding Based on Spline Wavelet Transform

스플라인 웨이브렛 변환을 이용한 영상의 다해상도 부호화에 관한 연구

As the communication environment evolves, there is an increasing need for multiresolution image coding. To meet this need, the entrophy constratined vector quantizer(ECVQ) for coding of image pyramids by spline wavelet transform is introduced in this paper. This paper proposes a new scheme for image compression taking into account psychovisual feature both in the space and frequency domains : this proposed method involves two steps. First we use spline wavelet transform in order to obtain a set of biorthogonal subclasses of images ; the original image is decomposed at different scale using a pyramidal algorithm architecture. The decomposition is along the vertical and horizontal directions and maintains constant the number of pixels required the image. Second, according to Shannon's rate distortion theory, the wavelet coefficients are vectored quantized using a multi-resolution ECVQ(entropy-constrained vector quantizer) codebook. The simulation results showed that the proposed method could achieve higher quality LENA image improved by about 2.0 dB than that of the ECVQ using other wavelet at 0.5 bpp and, by about 0.5 dB at 1.0 bpp, and reduce the block effect and the edge degradation.

ATM과 같은 광대역 통신망을 위한 영상 부호화기는 다해상도 영상의 지원과 영상의 점진적 전송, 셀손실로 인한 피해의 최소화 등 망의 특성을 고려해야만 한다. 기존의 변환 부호화기방식으로는 이런 특성의 고려가 불가능하며, 따라서 다해상도 부호화 기법이 요구된다. 다해상도 부호화 기법으로는 기존의 대역분할 부호화가 있으나, 최근에는 웨이브렛 변환을 이용한 방법이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 스플라인 함수를 이용하여 설계된 웨이브렛 기저를 사용하여 대역 분할을 시도하고, 분할된 각 대역 별로 엔트로피 제한 벡터 양지화를 행하는 다해상도 영상 부호화기를 생각해 본다. 특별히 광대역 망에서의 셀 손실을 대비하기 위해 스플라인 웨이브렛으로 변환된 영상의 대역별 특성을 분석하여, 각 대역별 우선 순위를 설정하는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안한 부호화기는 기존의 일반적인 벡터양자화기보다 약 3dB 이상의 성능 향상을 보였고, 다른 웨이브렛 기저를 사용한 엔트로피 제한 벡터양자화기 보다는 비트율에 따라서 $0.5\sim2dB$ 정도의 성능 향상을 가져옴을 볼 수 있었다.