DOI QR코드

DOI QR Code

Still Image Improvement of Adaptative DWT(Discrete wavelet transform) Decomposition Level Through the Implementation of JPEG2000 Hardware

JPEG2000의 하드웨어 구현을 통한 최적 DWT 레벨의 정지영상 화질개선

  • 이철 (인하공업전문대학 메카트로닉스과) ;
  • 유재정 (고려대학교 기술경영대학원 국방기술학과) ;
  • 이정석 (인하공업전문대학 메카트로닉스과)
  • Received : 2018.10.02
  • Accepted : 2018.12.15
  • Published : 2018.12.31

Abstract

This paper is designed for hardware to be applied to JPEG2000 standard in the fields of digital photography, remote sensing, aerial remote telemetry, medical imaging, high resolution, and high compression telemetry applications. The software implementation of the JPEG2000 standard for image compression has disadvantages that the processing speed is very slow compared to the conventional JPEG, also the degradation occurs when the DWT level of the JPEG2000 standard is improved. In order to solve this problem, we designed and applied JPEG2000 compression/decompressor. In this paper, the hardware of the JPEG 2000 compression/storage device shows optimal compression speed, faster processing speed, and the image quality for still images by changing the optimal DWT level.

본 논문은 특정응용분야인 디지털사진, 원격탐사, 이동 중 항공 원격 촬영, 의학영상의 고해상도와 고압축 원격촬영이 필요로 하는 분야에 JPEG2000의 표준을 적용한 하드웨어 설계 제작하였다. 영상 압축을 하기 위한 JPEG2000의 표준을 이용한 소프트웨어로 구현은 처리속도가 기존의 JPEG에 비하여 매우 느리다는 단점을 갖고 있으며, 또한 JPEG2000 표준의 DWT(: Discrete wavelet transform) 레벨을 향상시킬 경우 영상 데이터 압축에 대한 연산 처리 속도가 저하되는 현상을 갖고 있다. 이러한 해결을 위해서 JPEG2000 압축/복원기를 설계 제작하여 적용하였다. 본 논문에서는 최적 DWT(Discrete wavelet transform) 레벨을 변화시켜서, JPEG-2000 압축/저장기의 하드웨어가 최적의 압축과 정지 영상에 대한 빠른 연산처리속도와 화질개선을 보여줬다.

Keywords

KCTSAD_2018_v13n6_1343_f0001.png 이미지

그림 1. JPEG2000의 엔코딩 블록도 Fig. 1 Encoding block diagram of JPEG2000

KCTSAD_2018_v13n6_1343_f0002.png 이미지

그림 2. 2차원 영상의 웨이브렛 n레벨 분해 Fig. 2 Wavelet n-level Decomposition of Two-dimensional Images

KCTSAD_2018_v13n6_1343_f0003.png 이미지

그림 3. 3-레벨 분해 Lena영상과 3-레벨 분해도 Fig. 3 Three-level decomposition Lena image and 3-level decomposition

KCTSAD_2018_v13n6_1343_f0004.png 이미지

그림 4. EBCOT Tire1 블록도 Fig. 4 EBCOT Tire1 block diagram

KCTSAD_2018_v13n6_1343_f0005.png 이미지

그림 5. 영상 데이터 처리 과정 Fig. 5 Image data processing

KCTSAD_2018_v13n6_1343_f0006.png 이미지

그림 6. JPEG2000 압축⋅부호화 시스템 블록도 Fig. 6 JPEG2000 compression and coding system block diagram

KCTSAD_2018_v13n6_1343_f0007.png 이미지

그림 7. JPEG2000 압축 카드 (PMC) 보드 Fig. 7 JPEG2000 Compression Card (PMC) Board

KCTSAD_2018_v13n6_1343_f0008.png 이미지

그림 9. 3 레벨 과 5 레벨 PSNR 비교 Fig. 9 Comparing 3-level and 5-level PSNR

KCTSAD_2018_v13n6_1343_f0009.png 이미지

그림 10. 원영상 Fig. 10 Original Image

KCTSAD_2018_v13n6_1343_f0010.png 이미지

그림 11. 5 level (×4) 영상 Fig. 11 5 level (× 4) video

KCTSAD_2018_v13n6_1343_f0011.png 이미지

그림 12. 3 level (×4) 영상 Fig. 12 3 level (× 4) video

표 1. 실험 설정 환경 Table 1. Experiment setting Environment

KCTSAD_2018_v13n6_1343_t0001.png 이미지

표 2. JPEG2000 변수 설정 Table 2. JPEG2000 Setting Parameter

KCTSAD_2018_v13n6_1343_t0002.png 이미지

표 3. 결과 데이터 Table 3. Result Data

KCTSAD_2018_v13n6_1343_t0003.png 이미지

References

  1. H. Kang, D. Kim, and J. Seo, Wavelet theory and application, acanet, Seoul. Akanet Publishing Co., 2001.
  2. M. Boliek, C. Christopoulos, and E. Majani, JPEG2000 Part I: Final Publication Draft, ISO/IEC JTC1/SC20/WG1 N2678, July 2002.
  3. T. Acharya and P. Tsai, JPEG2000 Standard for Image Compression : Concepts, Algorithms and VLSI Architectures, Hoboken, Wiley-Interscience, 2005.
  4. G. Dillen, B. Georis, J. D. Legat, and O. Cantineau, "Combined Line-Based Architecture for the 5-3 and 9-7 Wavelet Tansform of JPEG2000," IEEE Transactions on Circuit Syst. Video Technol., vol. 13, no. 9, Sept. 2003, pp.213-238.
  5. W. Sweldens, "The lifting scheme: A new philosophy in biorthogonal wavelet constructions," In Proc. SPIE, vol. 2569, no.1 1995, pp. 68-79.
  6. M. Ferretti and D. Rizzo, "A parallel architecture for the 2-D discrete wavelet transform with integer lifting scheme," J. VLSI Signal Processing, vol. 28, no.1, July 2001, pp. 165-185. https://doi.org/10.1023/A:1011161423836
  7. I. Daubechies and W. Sweldens, "Factoring wavelet transforms into lifting schemes," J. Fourier Anal. Appl., vol. 4, no.1. pp. 247-269, 1998. https://doi.org/10.1007/BF02476026
  8. S. G. Mallat. "A Theory for Multiresolution Signal Decomposition: The Wavelet Representation," IEEE Trans. on. Pattern Analysis and Machine Intelligence. vol. 11, no. 7, July 1989, pp. 647-693.
  9. P. Wu and L. Che, "An Efficient Architecture for Two-Dimensional Discrete Wavelet Transform" IEEE Trans. on circuits and system for video technology, vol. 11, no. 4, April 2001, pp.647-693.
  10. D. Taubman and H. P. Labs, "Report on core experiment CodEff22, EBCOT: Embedded block coding with optimized truncation," Technical Report N1020R, ISO/IEC JTC1/SC29/WG1, Oct. 1998.
  11. D. Taubman, "High performance scalable image compression with EBCOT", IEEE Trans. Image Processing, vol. 9, no.1 July 2000, pp. 1158-1170 https://doi.org/10.1109/83.847830
  12. W. Baek and H. Lee, "Algorithm for detecting objects in subway PSD using image processing" J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 13, no. 5, 2018, pp. 1051-1058. https://doi.org/10.13067/JKIECS.2018.13.5.1051
  13. J. Kim, "Histogram Modification based on Additive Term and Gamma Correction for Image Contrast Enhancemen," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 13, no. 5, 2018, pp. 1117-1124. https://doi.org/10.13067/JKIECS.2018.13.5.1117
  14. X. Li, S. Cho, and S. Kim, "3D Object Encryption Employed Chaotic Sequence in Integral Imaging," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 13, no. 2, 2018, pp. 411-418. https://doi.org/10.13067/JKIECS.2018.13.2.411