Abstract
Fractal-based monochrome image coding method can be easily applied for color image compression by splitting the color image into different primary spectral channels such as RGB, YIQ or $YC_bC_r$, and encoding each channel independently According to this method, it needs to repeat the fractal coding for each channel, so it have the problem of encoding time. In this paper, a fractal-based coder for color still image is proposed which features the enhancement of compression rate and the reduction of coding time. As the result of the experiment where the proposed algorithm is applied far color images, the compression rate is enhanced by 28 : 1 above with average PSNR value $28{\sim}29[dB]$, do not lossless encoding process using JPEG. And the encoding time is reduced by maximum 11.5 %.
프랙탈을 기반으로 한 칼라 영상 부호화는 영상을 RGB, YIQ 나 $YC_bC_r$, 과 같은 기본적인 채널로 분리한 후, 각각의 채널을 독립적으로 프랙탈 이진 영상 부호화 기법에 적용함으로써 쉽게 부호화할 수 있다. 그러나 이 방법은 각각의 채널에 대해 부호화를 반복해야 하기 때문에 부호화 시간이 길어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 프랙탈 이론을 바탕으로 압축률의 향상과 부호화 시간의 단축을 동시에 이룰 수 있는 칼라 정지영상의 부호화를 위한 프랙탈 기반 부호기를 제안하였다. 제안된 알고리즘을 칼라영상에 적용하여 실험한 결과, 복원 영상의 PSNR 값이 평균적으로 $28{\sim}29[dB]$ 정도에서, 압축률이 JPEG에서 사용하는 무손실 부호화 과정을 거치지 않고도 약 28 : 1 이상으로 향상되었으며, 부호화 시간은 약 11.5 % 정도 단축할 수 있었다.
