본 논문에서는 무손실 위성 영상 압축의 효율을 높이기 위해 H.264/AVC의 무손실 화면내 부호화에 기반한 새로운 문맥기반 적응적 가변 길이 부호화 (CAVLC) 방법을 제안한다. 기존의 H.264/AVC의 CAVLC는 손실 압축에 적합하게 설계되었기 때문에, 변환과 양자화 과정을 수행하지 않는 무손실 압축에서 최적의 압축 성능을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 손실 압축과 무손실 압축 환경에서 잔여 영상 신호의 통계적 차이가 있음을 확인하고, 무손실 위성 영상 압축 환경에서 잔여 신호의 통계적 특성을 고려하여 향상된 CAVLC 기반의 무손실 위성 영상 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법을 사용하여 위성 영상을 압축한 결과 기존의 대표적인 무손실 영상 압축 방법인 JPEG-LS와 CALIC 보다 약 12% 정도 비트 수를 감소시켰다.
영역 기반의 영상 압축 방법으로 quadtree 분할 압축 방법이 있다[1][2]. 이 방법은 낮은 bpp환경의 손실 압축에서 우수한 압축성능을 나타내지만 무손실이나 혹은 손실이 거의 없는 그레이 영상 압축에는 적당하지 않다. 본 논문에서는 quadtree 분할 압축을 예측자 및 F함수와 함께 사용하여 무손실이면서 우수한 압축성능을 가지는 무손실 압축 방법을 제안한다.
지금까지 디지탈 의료 영상압축의 기술동향의 유손실 방식과 무손실 방식으로 나누어 설명하였고, 앞으로의 의료영상 압축에 대한 기술개발 방향을 제시하였다. 유손실 압축방식으로 벡터양자화와 연속조 영상의 국제 표준압축방식인 JPEG을 사용한 의료영상 압축방식을 설명하였고 무손실 방식으로 가변 Run Length방식, DPCM방식, 계층적 방식 및 산술부호화를 간략하게 기술하였다. 또한 각 방식마다 일반적인 연속조 영상과는 달리 디지탈 의료영상을 압축할때 고려해야 될 의료영상의 특성을 살쳐보았고 압축 실험결과를 근거로 성능도 분석하였다. 의료영상을 유손실 방식으로 압축한 경우 회소당 1비트이하의 고압축을 얻을 수 있었지만 진단을 위한 사용 가능성을 아직 명확하지 않다. 반면 무손실 방식으로 압축한 경우 회소당 2-3.51트의 다소낮은 압축률을 보였지만 진단에 적합한 무손실이란 장점을 최대한 살릴 수 있어 현재 무손실 방식의 압축률을 향상시키려는 연구가 진행되고 있는 추세이다.
기존의 무손실 컬러 이미지 압축 연구에는 하나의 색상 채널을 압축한 뒤에 이를 이용하여 나머지 색상 채널의 값을 예측하여 압축을 수행하는 방법이 많다. 또한, 각각의 채널을 독립적으로 압축하는 경우, 무손실 색상 변환(reversible color transform을 먼저 수행하는 것이 유리하다는 연구 결과도 있다. 본 논문에서는 무손실 컬러 이미지 압축을 위한 새로운 색상변환 방법을 제안한다. 새롭게 제안하는 색상 변환은 R, G, B 색공간에서 표현된 이미지를 YCuCv 색공간으로 변환하는데, 기존의 방법에 비해 채널 간 상관관계를 효과적으로 제거한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 무손실 색상 변환 방법에 비해 평균 2.6% 엔트로피를 감소시키는 성능 향상을 보인다.
오늘날 오디오 포맷의 대부분은 마스킹 효과를 이용한 손실 압축 기법(lossy coding)이다. 그러나 고음질을 요구하는 매니아가 있고 DVD등 차세대 멀티미디어 포맷으로 무손실 오디오 압축기법이 요구되고 있고 이를 위해 일반적인 무손실 데이터 압축방법인 PkZip 등으로 압축할 경우 압축비가 약 1.07:1 밖에 되지 않으므로 적절하지 못하여, 디지털 오디오 데이터를 위한 무손실 압축 알고리즘의 연구가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 플래이밍(Framing), 상호상관제거(intrachannel decorrelation), 엔트로피 코딩(Entropy coding) 의 세가지 단계로 구성되는 일반적인 오디오 무손실 압축 기법을 효율적으로 압축하기 위해 wavelet transform을 적용한 알고리즘은 제안한다.
본 논문은 입력 영상 데이터를 블록 적응적으로 Context Tree Weighting을 사용하여 산술 부호 기반의 무손실 영상 압축 방법을 제안한다. CTW 기법은 입력 데이터를 비트 단위로 예측 및 압축을 하는 특성을 가진다. 또한, CTW 기법은 미지의 모델 및 파라미터에 대해서도 효율적인 압축을 한다는 점에서 장점을 보여준다. 본 연구에서는 무손실 압축이 필요한 항공 및 위성 사진을 옵션 정보에 따라 분할한 다음 각각 CTW 기반의 산술 부호기를 적용하여 압축의 효율을 증대하고자 한다. 항공 및 위성 사진은 영상 내 정보의 가치가 높으므로 무손실 압축이 불가피하다. 또한, 영상 크기가 일반적인 영상에 비해 크기 때문에 고압축 역시 필요하다. 기존의 무손실 압축 기법으로는 대용량의 중요 영상을 압축하는 데에 어려움이 존재한다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 분할하지 않은 영상을 압축할 때 보다 제안하는 방법을 통해 영상을 압축했을 때 더 높은 압축률을 보여주기 위한 실험을 제공한다. 실험을 통해 기존의 무손실 압축 기법을 사용하여 압축을 진행했을 때 보다 CTW 기법을 이용하여 분할한 영상을 압축했을 때의 압축률이 더 높음을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 일반 X-ray 필름을 사용하는 기존 아날로그 의료 영상 진단 체계의 문제점들을 해결하기 위해 연구 개발된 포괄적인 영상관리 전송 시스템(PACS)에서의 효율 적인 영상 전송과 저장을 위해 병원에서 매일 다량으로 발생하는 의료 영상들 중 CT와 MR영상을 대상으로 하여 새로운 무손실 영상 압축 기법인 CRAC 압축 알고리즘을 설계하 였다. CRAC 압축 알고리즘에서는 CT와 MR 영상의 파일구조를 분석하여 런랭스 코딩에 적합하도록 데이터를 재배열하는 전처리 작업을 설계하였으며, 이를 CT와 MR 영상에 최적 화 시킨 개선된 런랭스 알고리즘으로 1차 압축시켜 그 결과를 산술 부호화 알고리즘과 결합 함으로써 압축효율을 향상시켰다. 이러한 CRAC 압축 알고리즘은 무손실 압축 기법으로, 의 료 영상을 압축한 수 손실 없이 원 영상을 그대로 복원할 수 있기 때문에 PACS에서의 CT, MR 영상의 판독을 위한 단기 저장시에 적합한 압축 알고리즘으로 CT와 MR 영상의 무손 실 압축에 대해 새로운 전처리 방법을 제시하였고, 기존 무손실 압축 방법들과 비교 분석한 결과 압축률이 2.1%∼5.9% 정도 향상되었다.
본 논문에서는 새로운 무손실 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 무손실 영상 압축(Lossless Image Compression)은 Prepress Industry, Remote Sensing, Image archival system과 같이 정확성과 정밀도를 요하는 분야에서 사용된다 무손실 영상 압축은 원 영상와 복원 영상가 완전히 일치하여 품질을 그대로 유지할 수 있으나. 압축 효율 면에서는 만족할 만한 효과를 볼 수 없다. 기존의 대표적인 무손실 영상 압축 방법으로는 CALIC과 JPEG-LS이 있다. CALIC은 높은 압축률을 나타내지만, 3-PASS의 선처리과정을 요구하여 복잡도가 높아지는 단점이 있는 반면 JPEG-LS는 압축률에서 CALIC에 못 미치지만 복잡도가 낮아 부호화/복호화 과정이 빠르며 이 분야의 표준으로 지정되어 있다. 본 논문에서 제안한 영창 적응형 무손실 영상 압축기술은 다수의 예측기를 통해 현재 화소에 가장 적절한 오차값을 예측하였다. 또한, 산술 부호화(arithmetic coding)시 다수의 심볼 확률 모델을 사용함으로써, 단일 모델을 이용하는 방식에 비해 압축 효율을 향상시켰다. 다중 모델을 이용하는 방식은 본 논문에서 제안한 방식뿐만 아니라, 다른 무손실 영상 압축방법에도 그대로 적용이 가능하다. 실험 결과, JPEG-LS보다 약 5%의 압축 효율 향상이 있었다. 또한 CALIC과는 압축효율이 같거나 근소한 우위를 나타냈다.
최근에 새로운 텍스트 압축방법인 BWT(Burrows and Wheeler transformation)가 소개되었다. 이 변환은 우수한 텍스트 압축성능을 가지지만 텍스트와 영상의 다른 성질로 인해 영상에 직접 적용될 때 그다지 우수한 압축성능을 기대할 수 없다. 본 논문에서는L-SSKF(Lossless Symmetric Short Kernel Filter)를 사용하여 영상을 대역분할한 후에 BWT를 수행하여 무손실이면서 우수한 압축성능을 가지는 무손실 영상압축방법을 제안한다. 또한 압축성능의 향상을 위해 두과정의 중간에 화소예측방법인GAP(Gradient Adjusted Prediction)를 적용하여 성능개선을 비교하였다.
본 논문에서는 H.264/AVC에서 무손실 압축을 위하여 향상된 CABAC 엔트로피 부호화 방법을 제안한다. 0.264/AVC의 CABAC은 손실 압축을 지원하기 위해 개발되었기 때문에 무손실 압축에서 사용할 경우 압축 성능이 좋지 않다. 실제로 0.264/AVC Advanced 4:4:4 프로파일의 무손실 압축을 위한 엔트로피 부호화에도 기존의 방법을 수정 없이 그대로 사용하고 있기 때문에 엔트로피 측면에서 비효율성을 노출하고 있다. 따라서 0.264/AVC Advanced 4:4:4의 무손실 압축을 위해 잔여 신호의 통계적 특성을 고려한 이진화 방법을 제안하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존의 무손실 부호화와 비교하여 약 3.4%의 비트율을 절약할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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