• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.11
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• pp.20-25
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• 2016

This study addresses a low complexity and lossless frame memory compression algorithm based on block-buffer structure for efficient high resolution video processing. Our study utilizes the block-based MHT (modified Hadamard transform) for spatial decorrelation and AGR (adaptive Golomb-Rice) coding as an entropy encoding stage to achieve lossless image compression with low complexity and efficient hardware implementation. The MHT contains only adders and 1-bit shift operators. As a result of AGR not requiring additional memory space and memory access operations, AGR is effective for low complexity development. Comprehensive experiments and computational complexity analysis demonstrate that the proposed algorithm accomplishes superior compression performance relative to existing methods, and can be applied to hardware devices without image quality degradation as well as negligible modification of the existing codec structure. Moreover, the proposed method does not require the memory access operation, and thus it can reduce costs for hardware implementation and can be useful for processing high resolution video over Full HD.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.295-297
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• 2010

H.264/AVC 무손실 인트라 압축을 위하여 사용되는 픽셀 예측 방법은 Sample by Sample DPCM (SbS DPCM) 으로서 이 방법에서는 각각의 픽셀을 주변 픽셀로부터 예측하고 그 오차를 전송한다. 본 논문에서는 $4{\times}4$ 블록에 대한 Multiple Partition 예측과 SbS DPCM을 이용하여 H.264/AVC 의 무손실 인트라 압축 효율을 증가시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 각 $4{\times}4$ 블록을 $4{\times}4$, $4{\times}2$, $2{\times}4$, $2{\times}2$, $1{\times}1$ 크기의 sub-partition 을 가지는 다양한 partition 으로 예측한다. 이 때 각 sub-partition 들은 SbS DPCM을 이용하여 예측되고 이 때 사용하는 예측 방향의 개수는 예측 방향 정보량을 고려하여 sub-partition 크기에 따라 조절한다. 실험 결과에 의하면 제안하는 방법은 기존 H.264/AVC에 비하여 최대 17.02 %p, 평균 13.29 %p 의 압축율 개선을 보여주며 SbS DPCM만 사용하는 방법에 비하여 최대 4.74 %p, 평균 3.62 %p 정도의 압축율 개선을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.966-968
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• 2021

본 논문에서는 효과적인 고해상도 비디오 데이터의 처리를 위하여 부호화기 내에서 참조 영상을 저장하는 프레임 메모리를 압축하는 방법을 제안한다. 프레임 메모리는 응용분야의 특성상 무손실 압축 및 저 복잡도를 갖는 방법이 요구되는데, 블록 단위의 PCT 를 이용하여 픽셀 사이의 상관도를 제거하고, 적응적 GR 부호기를 이용하여 최종 비트열을 구성하여 압축하는 방법을 제안한다. 다양한 테스트 영상을 대상으로 실험한 결과 제안하는 방법이 기존의 압축 방법에 비해 압축 성능이 우수하면서 실행 시간으로 측정한 복잡도 측면에서 유사한 성능을 나타냄을 확인하였다. 압축 성능과 복잡도의 두가지 측면을 종합적으로 판단한 결과 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 충분히 경쟁력이 있음을 알 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.6C
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• pp.355-360
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• 2011

In this paper, we propose a new context-based adaptive binary arithmetic coding (CABAC) method for lossless image compression. Since the conventional CABAC in H.264/AVC was originally designed for lossy coding, it does not yield adequate performance during lossless coding. Therefore, we proposed an improved CABAC method for lossless intra coding by considering the statistical characteristics of residual data in lossless intra coding. Experimental results showed that the proposed method reduced the bit rate by 18.2%, compared to the conventional CABAC for lossless intra coding.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.18 no.4
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• pp.349-356
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• 1997

In this paper, we propose the lossless coding: scheme for progressive transmission of medical images. The input image is decomposed by the proposed fast adaptive subband decomposition method which is suited for a lossless coding. The decomposed images are coded by an arithmetic coder with two conditioning pixels, and the conditioning pixels are selected differently according to the property of the subbands. The conditioning contexts are usually quantized to reduce the conditional state, and the optimization method of quantization is proposed For the purpose of improving compression ratio in this paper. The proposed lossless coding scheme provides the asymmetric structure of cosec and results in better compression ability than the JPEC lossless coding[ 1 ].

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.36-37
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• 2011

깊이 영상은 가상 시점 영상을 합성할 때 사용되는 3차원 거리 정보로 깊이 영상 기반 렌더링에서 가상 시점을 합성할 때 사용한다. 따라서, 깊이 영상 부호화에서는 부호화 효율 못지않게 합성 영상의 화질이 중요하다. 깊이 영상의 화질은 합성된 가상 시점 영상의 화질에 큰 영향을 미친다. 따라서 고화질 깊이 영상이 필요한 경우, 부호화 손실이 적은 무손실 부호화를 사용한다. 하지만, 이와 같은 무손실 부호화 방법은 복호를 통해 원래의 깊이 영상을 그대로 복원할 수 있지만, 압축률이 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 복호된 영상의 화질과 부호화 비트의 균형을 모두 고려하기 위해 근접 무손실 HEVC(high efficiency video coding)와 향상된 CABAC(context-based adaptive bnary arithmetic coding)을 이용한 새로운 깊이 영상 부호화 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법이 합성된 가상 시점 영상의 화질 손실 없이, 기존의 무손실 및 근접 무손실 방법보다 더 나은 부호화 성능을 제공함을 알 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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• v.37 no.3
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• pp.79-85
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• 2000

In the communication technology, there is necessary data compression to transfer data more quickly and bigger amount in the same condition. And that should bring down the cost consequently. This paper shows that how to apply compression software and hardware to attain the issue that mentioned previous in data communication technology as well as, trying to find the solution for the system delay problem and to improve efficiency demanded to them. To achieve these purposes, 1 will study and analyze the efficiency of compression system to realize realtime data compression transfer system using LZS compression algorithm.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.9B
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• pp.1259-1266
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• 2001

최근에 텍스트 압축에 뛰어난 성능을 가지는 블록 정렬 알고리즘인 BW변환 (Burrows-Wheeler Transform)이 소개되었다. 그러나 영상 압축에 BW변환을 직접 적용하면 영상과 텍스트가 갖는 상관성이 서로 다르기 때문에 만족할 만한 압축효과를 기대할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 가역의 L-SSKF(Lossless Symmetric Short Kernel Filter)를 사용한 계층적 대역분할로 영상화소 사이의 상관성을 줄인 후 BW변환을 하는 방법과 GAP(Gradient Adjusted Prediction)를 사용하여 LL 대역에 많이 분포된 상관성을 줄인 후 BW변환을 하는 방법을 제안한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 무손실 JPEG 표준안과 LZ 기반의 압축방법(PKZIP) 등에 비해 압축성능이 개선됨을 확인할 수 있었다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.19 no.4
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• pp.361-367
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• 1998

We student tow image characteristics, the smoothness and the similarity, which give rise to local and global redundancy in image representation. The smoothness means that the gray level values within a given block vary gradually rather than abruptly. The similarity means that any patterns in an image repeat itself anywhere in the rest of the image. In this sense, we proposed a lossless medical image compression scheme which exploits both types of redundancy. The proposed method segments the image into variable size blocks and encodes them depending on characteristics of the blocks. The proposed compression schemes works better 10~40[%] than other compression scheme such as the Huffman, the arithmetic, the Lempel-Ziv, HINT(Hierachical Interpolation) and the lossless scheme of JPEG with one predictor.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.1
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• pp.183-189
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• 2013

This paper proposes a novel lossless image compression scheme composed of direction-adaptive prediction and context-based entropy coding. In the prediction stage, we analyze the directional property with respect to the current coding pixel and select an appropriate prediction pixel. In order to further reduce the prediction error, we propose a prediction error compensation technique based on the context model defined by the activities and directional properties of neighboring pixels. The proposed scheme applies a context-based Golomb-Rice coding as the entropy coding since the coding efficiency can be improved by using the conditional entropy from the viewpoint of the information theory. Experimental results indicate that the proposed lossless image compression scheme outperforms the low complexity and high efficient JPEG-LS in terms of the coding efficiency by 1.3% on average for various test images, specifically for the images with a remarkable direction the proposed scheme shows better results.