Abstract
This paper proposes the wavelet image coding using the significant cluster extraction by morphology and the adaptive quantization. In the conventional MRWD method, the additional seed data takes large potion of the total data bits. The proposed method extracts the significant cluster using morphology to improve the coding efficiency. In addition, the adaptive quantization is proposed to reduce the number of redundant comparative operations which are indispensably occurred in the MRWD quantization. The experimental result shows that the proposed algorithm has the improved coding efficiency and computational cost while preserving superior PSNR
본 논문에서는 모폴로지에 의한 중요 클러스터 추출과 적응양자화를 이용한 웨이브릿 영상부호화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 MRWD방법에서의 클러스터 전송시의 부가정보의 비중이 전체 데이터 비트에서 큰 것을 고려하여 모폴로지를 적용하여 중요클러스터를 추출하여 코딩의 효율을 개선하였고 MRWD 양자화기에서 생기는 불필요한 비교연산수를 줄이기 위해 적응 양자화기를 제안하여 양자화 시 발생하는 불필요한 비교연산을 줄일 수 있었다. 본 논문은 양질의 PSNR을 유지하면서 정보량을 줄일 수 있었다.
