인간의 시각 특성을 이용한 이진 트리 벡터 양자화

The Binary Tree Vector Quantization Using Human Visual Properties

본 논문에서는 인간의 시각 특성의 하나인 공간 지각 특성을 고려하여 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터양자화를 하는 개선된 양자화 기법을 제안한다. 제안 방법은 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터 양자화의 두노드로 분할하는 과정에 영상의 블록 내 칼라 변화에 따른 시각 시스템의 특성을 가중치로 결합하여 양자화를 하였다. 그리고 원영상의 밝기성분과 양자화영상의 밝기성분의 차영상을 이용해 MTF(modulation transfer function)를 고려하여 양자화 영상의 화질을 평가한다. 제안 방법은 적은 레벨의 양자화된 영상을 구할 수 있었으며. 영상이 차지하는 자원을 효과적으로 감소시킬 수 있었다. 이는 기존의 방법보다 색상이 선명해지며 유사한 영역의 분할에 뛰어난 성능을 보여주었다.

In this paper, we propose improved binary tree vector quantization with consideration of spatial sensitivity which is one of the human visual properties. We combine weights in consideration with the responsibility of human visual system according to changes of three primary color in blocks of images with the process of splitting nodes using eigenvector in binary tree vector quantization. Also we propose the novel quality measure of the quantization images that applies MTF(modulation transfer function) to luminance value of quantization error of color image. The test results show that the proposed method generates the quantized images with fine color and performs better than the conventional method in terms of clustering the similar regions. Also the proposed method can get less quantized level images and can reduce the resource occupied by the quantized image.