Abstract
The ability to perform the same operations in the transform domain as in the spatial domain is important for efficient image transmission through a channel. We perform image resizing, which includes magnifying and reducing the size, in the discrete cosine transform(DCT) domain and the effects of the transform domain approach are analyzed in the corresponding spatial domain. Based on this analysis, the two resizing algorithms are proposed. The first one further compresses the images encoded by the compression standard by reducing the size before compression, and the other reduces the loss of information while maintaining the conventional compression rate. Because of its compatibility with standard codec, these algorithms can be easily embedded in JPEG and MPEG codecs, which are widely used for the purpose of image storage and transmission. Experimental results show a reduction of about half the bit size with similar image quality and about a 2- or 3-dB quality improvements in the similar compression rate.
공간 영역에서의 처리되는 것과 똑같은 효과를 주는 변환 영역에서의 영상 처리 방법은 영상의 효율적인 전송에 중요하다. 이 논문에서는 DCT(discrete cosine transform) 영역에서 영상의 크기를 늘이고 줄이는 리사이징 방법을 다루고, 리사이징을 변환 영역에서 처리했을 경우의 효과를 공간영역에서의 리사이징과 비교하여 분석한다. 그리고 이 분석에 기초하여 두 가지 리사이징 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 알고리즘은 영상을 압축하기 전에 영상의 크기를 줄여서 영상의 압축률을 높이는 방법이고, 투 번째 알고리즘은 기존의 압축율을 유지하면서 영상 정보의 손실을 줄이는 방법이다. 이 알고리즘은 표준 코덱들과의 호환성을 가지고 있기 때문에, 널리 사용되고 있는 코덱과 쉽게 결합될 수 있다. 뒤에 제시되는 실험 결과에서는 동등한 화질을 가지면서도 영상의 비트 수는 반으로 줄어드는 것과, 똑같은 압축 비율에서 영상의 화질이 2∼3㏈ 정도 개선되는 것을 확인할 수 있다.