Abstract
Re-assignment scheme of index in index image is called reindexing. It has been well known that index image can be reindexed without losslessness. In this paper, we introduces an adaptive rank based reindexing scheme using co-occurrence frequency between neighboring pixels. Original index image can be converted into rank image by the proposed scheme. Using the proposed scheme, a better compression efficiency can be expected because most of the reindexed values(rank) get distributed with a smaller variance than the original index image. Experinental results show that the proposed scheme achieves a much better compression performance over GIF, arithmetic coding, Zeng's algorithm and RIAC scheme.
인덱스 이미지를 구성하는 요소들을 재구성하는 기법을 재인덱싱이라 한다. 이는 무손실 압축의 효율을 높이기 위한 방법으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 이웃하는 픽셀간의 발생빈도수에 대한 순위를 가지고 재인덱싱 기법을 보다 유연하게 처리하기 위한 적응적 방법을 소개한다. 제안한 방법을 통하여 획득한 순위로 구성된 이미지를 산술 부호화하여 무손실 압축을 행한다. 이때 발생하는 순위 정보를 송신측으로 보내지 않게 하기 위해 적응적으로 한 픽셀씩 처리한다. 순위 정보로 전환된 이미지를 순위 이미지라고 부른다. 이러한 순위 이미지는 동일한 순위에 포함되는 많은 픽셀들이 존재하게 되어 일반적인 이미지보다 데이터의 중복성을 높일 수 있고 데이터 분포가 한쪽으로 편중되어 있어 산술 부호화의 효율을 기대할 수 있다. 실험 결과, 제안한 적응적 순위 기반 재인덱싱 방법은 Zeng의 방법보다 최대 26$\%$의 비트율 절감 효과를 보였다.
