Abstract
These days, many image processing techniques have been studied for effective image compression. Among those, The 2D image filtering is widely used for 2D image processing. The 2D image filtering can be implemented by performing the 1D linear filter separately in the horizontal and vertical direction. Efficiency of image compression depends on what filtering method is used. Generally, circular convolution is widely used in 2D image filtering for image processing. However it doesn't consider correlations at the boundary region of image, therefore effective filtering can not be performed. To solve this problem. I proposed new convolution technique using loop convolution which satisfies the 'alias-free' and 'error-free' requirement in the reconstructed image. This method could provide more effective compression performance than former methods because it used highly-correlated data when performed at the boundary region. In this paper, Sub-band Coding(SBC) was adopted to analyze efficiency of proposed filtering technique, and the simulator developed by Java-based language was used to examine the performance of proposed method.
효과적인 영상의 압축을 위하여 여러 가지 기법들이 연구되고 있는데, 그 중에 2 차원 필터링은 2 차원 영상 처리를 위해 많이 사용되고 있다. 2 차원 영상 필터링은 수평과 수직 방향으로 각각 1 차원 선형 필터를 수행함으로서 구현할 수 있으며, 필터링 방법에 따라 압축 효율에 많은 영향을 미치게 된다. 일반적으로 순환 콘볼루션을 이용한 필터링 기법은 영상을 감축하는데 가장 많이 사용되고 있는데, 경계 부분에서의 상관성 등이 전혀 고려되지 않기 때문에 필터링 효율이 떨어지는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 루프 콘볼루션을 이용한 필터링 기법을 제안 하였다. 제안된 필터링 기법은 경계 부분의 필터링 시 상관성이 높은 데이터를 이용하기 때문에 필터링의 효율을 높일 수가 있다. 제안된 필터링의 효율을 정확하게 분석하기 위하여 대역분할 부호화에 적용하였고, 자바 기반의 시뮬레이터를 사용하여 성능을 평가하였다.