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.
본 논문은 16비트 칼라 LCD 디스플레이 장치를 갖는 휴대용 단말기에 영상을 이용한 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface : GUI)를 제공함에 있어 단말기의 저장 공간을 효율적으로 사용하기 위하여 대부분 비손실 영상 압축 기법을 사용하는데, 이들 압축 기법의 압축 효과를 높이기 위한 전처리 과정 방법에 대하여 기술한다. 전처리 과정은 일반적인 칼라 영상의 각 8비트로 구성된 R, G, B 컴포넌트를 16비트로 구성된 RGB 비트 수에 맞도록 원 영상의 칼라를 조정, 16비트로 축소된 칼라 영상에서 사용된 칼라 수를 계산하는 단계 칼라 수가 사용자가 입력한 칼라수의 임계값 보다 작은 경우 인덱스 칼라 이미지를 만드는 단계, 인덱스화된 영상과 칼라 수가 임계값 보다 큰 경우 16비트 칼라 영상을 대상으로 영상을 겹치지 않게 분할하는 단계 분할된 영상의 각 블록 단위로 Run의 평균 개수가 가장 많은 스캐닝 방법을 결정하는 단계 그리고 스케닝 순서에 따른 기존의 비손실 압축 기법을 적용의 순으로 이루어진다. 본 논문에서 기술한 전처리 단계를 거친 영상을 JPEG-LS에 적용하였을 경우 동일한 영상에서 약 $10{\sim}20%$의 압축 효율을 얻을 수 있었다.
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 논문에서는 저 비트오율 압축 시 발생되는 신호 왜곡을 인간의 지각적 특성을 이용하여 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 저 비트오율 압축 과정에서 손실된 고주파 영역의 신호를 부가 정보를 사용하지 않고 손실되지 않은 영역의 정보를 사용하여 고주파 영역의 신호를 첨가함으로써 음질을 개선하였다. 비 손실 영역의 순음 및 비 순음 성분을 검출하여 손실영역에 해당 하모닉 성분을 청각 자극 에너지로 스케일 하여 새로운 신호를 첨가한다. 원 신호와 저 비트오율 압축으로 인해 왜곡된 신호, 그리고 본 논문의 알고리즘을 이용하여 개선된 신호를 신호 대 잡음 비를 측정하고 청감 테스트를 통해 음질 개선 효과를 확인하였다.
본 연구는 타 병원 전원 시 발급받는 의료영상이 서로 다른 소프트웨어를 사용하는 경우 PACS상의 영상화질에 영향을 미칠 수도 있다는 점을 착안하였다. A 대학병원 영상을 DICOM 파일로 복사하여 B 대학병원 PACS상에 등록하였고 해당 대학병원에서 사용하는 소프트웨어의 압축에 따른용량과 화질을 SNR, CNR, 히스토그램을 통해 평가하였다. 압축률이 커질수록 SNR, CNR은 떨어졌고, 주목할 점은 No Compression에 비해 Lossless Compression은 용량은 1/2로 줄었지만 SNR, CNR은 변화가 없었다. 히스토그램은 압축률이 높아질수록 언더플로우 현상에 의한 정보손실이 눈에 띄게 나타났다. 타 병원 전원 시 병원마다 다른 시스템을 사용하기 때문에, 압축하여 영상을 등록하면 영상의 화질이 저하되고 정보량이 손실되므로 비압축 또는 무손실 압축방식을 사용해야 한다. 결론적으로 업로드 시 대기시간과 경제적 효율성을 고려하면, 무손실 압축방식 사용이 유용하다.
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 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.
본 논문에서는 영상안에서의 노이즈를 제거하기 위한 방법과 영상을 압축하기 위한 방법을 제안하였다. 영상을 필터링하기 위한 방법으로 해상도의 손상 없이 영상의 신호대잡음비(SNR)를 개선시킬 수 있는 국부 형태 적응 필터링을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 템플릿 형태가 고정되어 있는 기존의 필터링 방법 대신에 다중 템플릿들을 정의하였다. 적응 템플릿 필터링을 자기공명영상에 적용할 때 기존의 필터링 방법들에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있으나. $T_1$ 영상과 같이 비교적 작은 동적 범위를 가진 영상에서는 에지에서 계단모양의 artifact가 발견되곤 한다. 본 논문에서는 다중 성분을 갖는 복셀들을 선별하여 이들에 대해서는 가장 큰 크기의 템플릿을 할당함으로써 artifact를 제거하는 방법을 제안하였다. 영상 압축에 있어서는 두 가지 모델이 제안되었다. 첫 번째로, 향상된 정수 기반 웨이블렛 변환을 사용한 무손실에 가까운 압축을 제안하였으며, 두 번째로, 완전 복원이 가능한 정수 기반 웨이블렛 변환을 사용한 통합된 유/무손실 압축을 제안하였다. 모의 실험에서, 제안된 알고리즘에 의해 재구성된 영상들은 부동 소수점 기반 웨이블렛 변환과 JPEG에 의해 재구성된 영상들에 비해 높은 신호대잡음비를 보였다.
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.
무손실 이미지 압축은 (Lossless Image Compression)은 손실이미지 압축(Lossy Image Compression)에 비해, 압축률(compression ratio)은 떨어지지만, 반면 원이미지와 복원이미지가 완전히 일치하므로, 원인이미지의 품질을 그대로 유지학 수 있다. 따라서, 이미지의 품질(Quality)과 압축효율(compression ratio)은 서로 상반된 관계에 있으며, 지금도 좀 더 놀은 압축효과를 얻으려는 여러 무손실 압축 방법이 발표되고 있다. 무손실 이미지 압축은 이미지의 정확성과 정밀성이 요구되는, 의료영양분야에서 가장 널리 쓰이고 있으며, 그밖에, 원본이미지를 기본으로 다른 이미지프로세싱이 필요한 경우, 압축 복원을 반복적으로 수행할 필요가 있을 때, 기타 사진 예술분야, 원격 영상 등 정밀성이 요구되는 분양에서 쓰이고 있다. [7]. 무손실 이미지 압축의 가장 대표적인 CALIC[3]과 JPEG_LS[2]를 들 수 있다. CALIC은 비교적 높은 압축률을 나타내지만, 3-PASS의 과정을 거치는 복잡도가 지적되고 있다. 반면 JPEG-LS는 압축률은 CALIC에 미치지 못하지만 빠른 코딩/디코딩 속도를 보인다. 본 논문에서는 여거 가지의 예측 모드를 두어, 블록단위별로 주변 CONTEXT에 따라, 최상의 예측 모드를 판단하여, 이를 적용, 픽셀의 여러 값을 최소화하였다. 그 후 적응산술 부호기(Adaptive arithmetc coder)를 이용하여, 인코딩을 하였다. 이때 최대 에러값은 64를 넘지 않게 했으며, 또한 8*8블록별로 에러의 최대값을 측정하여 그 값을 $0\~7$까지의 8개의 대표값으로 양자화하는 방법을 통하여 그에 따라 8개의 보호화 심볼 모델중 알맞은 모델에 적용하였다. 이를 통해, 그 소화값의 확률 구간을 대폭 넓힘으로써, 에러 이미지가 가지고 있는 엔트로피에 좀 근접하게 코딩을 할 수 있게 되었다. 이 방법은 실제로 Arithmetic Coder를 이용하는 다른 압축 방법에 그리고 적용할 수 있다. 실험 결과 압축효율은 JPEG-LS보다 약 $5\%$의 압축 성능 개선이 있었으며, CALIC과는 대등한 압축률을 보이며, 부호화/복호화 속도는 CALIC보다 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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