Abstract
Prediction is an important step in high-performance lossless data compression. In this paper, we propose a novel lossless image coding algorithm to increase prediction accuracy which can display low-resolution images quickly with a multi-resolution image technique. At each resolution, we use pixels of the previous resolution image to estimate current pixel values. For each pixel, we determine its estimated value by considering horizontal, vertical, diagonal edge information and average, weighted-average information obtained from its neighborhood pixels. In the experiment, we show that our method obtains better prediction than JPEG-LS or HINT.
무손실영상 압축에서 높은 압축률을 얻기 위해 데이터의 예측을 정확하게 하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 정확한 예측을 통해 압축률을 향상시키고 다중 해상도 기법을 사용하여 "빠른 미리보기"를 제공할 수 있는 압축 및 복원 알고리즘을 제안한다. 각 해상도의 영상이 단계적으로 처리되며 각 픽셀은 이전 단계의 픽셀 정보를 포함한 주변 픽셀 정보를 이용하여 압축되고 복원된다. 이때, 수평, 수직, 대각 경계선 정보와 평균 및 가중평균 정보를 이용해 예측함으로써 JPEG-LS 보다 3.6%, HINT보다 2.5% 좋은 엔트로피를 가지는 예측 성능을 얻을 수 있었다.
