본 논문에서는 멀티웨이브릿 필터뱅크를 이용한 임베디드 제로 트리구조의 영상압축 기법을 제안한다. 멀티웨이브릿은 두 채널의 필터 뱅크를 갖는 새로운 방법의 DGHM스케일링 함수와 웨이브릿 함수를 사용한다. 임베디드 제로 트리 코딩은 영상압축을 위하여 사용한다. 각 스케일링 및 웨이브릿 함수는 두 개의 필터뱅크를 사용한다. DGHM 멀티웨이브릿의 중요한 특성은 직교성과 근사화 차수이다. 본 논문에서 사용한 DGHM 멀티웨이브릿은 근사화 차수가 2인 높은 에너지 압축성과 완전복원을 가진다. DGHM 멀티웨이브릿을 사용한 영상압축은 단일 Daubechies 웨이브릿(D4), 쌍직교 웨이브릿, 및 GHM 멀티웨이브릿 보다 압축율에 대한 우수한 PSNR을 가진다.
본 논문에서는 멀티웨이브릿 필터뱅크를 이용한 임베디드 제로 트리 구조(embedded zero tree structure)의 영상 압축방법을 제안한다. 본 논문에서 사용한 멀티웨이브릿 함수는 근사화 차수가 2인 새로운 방법의 DGHM 멀티웨이브릿을 사용하였으며, 영상을 부호화하기 위하여 임베디드 제로 트리 구조의 코딩기법을 사용한다. 높은 근사화 차수를 갖는 멀티웨이브릿 필터는 보다 우수한 에너지 압축 효과를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 우수한 에너지 압축 효과는 내기 위하여 수학적으로 정립이 된 근사화 차수가 2인 DGHM 멀티웨이브릿을 영상압축에 사용한다. 또한 기존의 멀티웨이브릿 필터들보다 높은 성능을 갖는 DGHM 멀티스케일링 및 멀티웨이브릿 필터를 구성하여 영상을 완전복원이 되도록 한다.
기존의 웨이브릿 기반 프랙탈 압축 방법은 전 영역에 대하여 최적의 정의역을 탐색하므로, 부호화 과정에서 많은 탐색시간이 소요되는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 웨이브릿 변환영 역에서 SAS(Self Affine System) 기법을 이용한 웨이브릿 변환 기반 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 웨이브릿 변환영역에서 정의역과 치역을 구성하고, 각각의 정의역과 치역에 대해 모든 블록을 탐색하는 것이 아니라, 각 대역별로 공간적으로 같은 위치에 있는 블록을 정의역으로 선택한다. 이와 같이 웨이브릿 변환 영역에서 정의역 탐색과정이 필요 없는 SAS 프랙탈 영상 압축방법을 도입하여 부호화 과정에서 곱셈 계산량을 감소시켜 고속 부호화를 가능하게 하였고, 복호화 과정에서 각 레벨별로 서로 다른 스케일을 사용하여 화질을 개선하였다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.261-264
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2001
논문에서는 S+P 웨이브릿 변환과 정수 웨이브릿 필터들을 비교 분석하고, 9/7텝 정수 웨이브릿 필터를 이용하여 웨이브릿 변환을 하고, 점진적 전송에 적합 하고, 다중 분해능 구조의 종속성과 방향성에 대한 고려와 예측오차의 피드백을 이용한 컨텍스트 모델링 예측과 적응산술부호화에 의한 엔트로피 코딩 방법을 제안하였다. 다양한 영상들에 대한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 무손실 영상 압축알고리즘을 S+P 웨이브릿을 이용한 결과와 비교하였다.
기존의 웨이브릿 기반 프랙탈 압축 방법은 전 영역에 대하여 최적의 정의역을 탐색하므로, 부호화 과정에서 많은 탐색시간이 소요되는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 웨이브릿 변환영역에서 SAS(Self Affine System) 기법과 다중 스케일 인자를 이용한 웨이브릿 변환 기반 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 웨이브릿 기반 영역에서 정의역과 치역을 구성하고, 각각의 치역 블럭에 대해 모든 정의역 블럭을 탐색하는 것이 아니라, 정의역 탐색과정이 필요 없는 SAS 기법을 도입하여 공간적으로 같은 위치에 있는 상위 레벨 블록을 정의역으로 선택한다 그래서 부호화 과정에서 곱셈 계산량을 감소시켜 고속 부호화를 가능하게 한다. 그리고 SAS 기법의 단점인 화질이 떨어지는 단점을 개선하기 위해, 각 레벨별로 서로 다른 스케일 인자를 사 용하여 화질을 개선한다. 그 결과 화질에는 영향을 미치지 않고 부호화 시간과 압축률이 개선되고, 점진적 전송이 가능한 알고리듬을 제안한다.
본 논문에서는 슬라이스간의 상관성을 이용한 3차원 MR 영상의 효율적인 압축방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 웨이브릿 변환영역에서 동영상 압축에 사용되는 움직임 보상 부호화와 프랙탈 부호화를 이용한다. 제안한 방법에서는 먼저 영상을 웨이브릿 변환한 후, 공간영역에서 같은 위치에 있는 웨이브릿 계수들을 모아서 일정한 크기를 갖는 웨이브릿 블록으로 재배열한다. 배열된 웨이브릿 블록에 대해 움직임 추정을 하고 블록간의 상관성이 크다고 판단되는 블록에 대해서는 움직임 추정 정보만 이용한다. 그러나 상관성이 작다고 판단되는 블록의 경우에는 최상위 계층의 저주파 부대역에 대해서만 움직임 추정을 하고 나머지 대역에 대해서는 프랙탈 부호화를 실행한다. 그리고 움직임 벡터와 프랙탈 부호화에 의해 복원된 슬라이스와 현재 슬라이스의 차인 오차 영상은 SPIHT로 부호화한다. 제안한 방법을 낮은 비트율에서 실험한 결과, 2차원 SPIHT에 비해 향상된 PSNR을 나타낼 뿐만 아니라 블러링이 줄어들어 객관적, 주관적 화질에서 우수하게 나타난다.
높은 앞축율을 가지는 동영상 압축 방법에 있어, 공간영역에서의 프랙탈을 이용한 동영상 앞축 방법은 복원영상의 블록화 현상이 두드러지는 단점이 있고, 웨이브릿 / 변환 영역에서의 동영상 압축 방법은 에지의 열화가 생기는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 높은 압축률에서도 에지가 선명하고 블록화 현상이 없는 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈을 이용한 동영상 압축 방법을 제안한다 제안한 방법에서는 서로 다른 부대역간의 상관성을 이용하여 가변 블록 크기의 움 직임을 추정하고, 움직임 추청에 의하여 효과적으로 부호화되지 않는 웨이브릿 계수들은 저해상도 부대역에서 고해상도 부대역을 계층적으로 추정하는 프레임간 프랙탈 부호화 한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 프랙탈과 웨이브릿을 이용한 동영상 부호와 방법도 더 좋은 성능을 나타냄을 보였다.
본 논문에서는 3차원 웨이브릿 변환을 기반으로 하고 쿼드트리 코딩 알고리즘을 이용한 동영상 압축 시스템을 제안하였다. 3차원 웨이브릿 기반 비디오 압축 시스템은 3차원 웨이브릿 변환의 움직임 보상형 시간축 필터를 이용하여 입력영상신호의 시간적 상관관계를 제거하고, 공간상의 웨이브릿 변환에 의하여 시공간의 서브밴드로 분해한다. 제안한 시스템은 3차원 웨이브릿 영상에서 에너지가 집중된 저주파 영상에 상대적으로 비트율을 높게 할당하였고, H.263 알고리즘과 비교하여 복원된 영상의 PSNR 성능을 0.64dB 향상시켰다. 또한 제안한 시스템은 3차원 웨이브릿 변환을 이용하여 움직임 보상 에러의 전파를 제거하였고, 다분해능과 압축 비트율에 따라서 점진적 전송이 가능하다.
본 논문은 방대한 크기의 볼륨 데이타를 효율적으로 렌더링하기 위한 셀 기반 웨이브릿 압축 방법을 제시한다. 이 방법은 볼륨을 작은 크기의 셀로 나누고, 셀 단위로 웨이브릿 변환을 한 다음 복원 순서에 따른 런-길이(run-length) 인코딩을 수행하여 높은 압축율과 빠른 복원을 제공한다. 또한 최근 복원 정보를 캐쉬 자료 구조에 효율적으로 저장하여 복원 시간을 단축시키고, 에러 임계치의 정규화로 비정규화된 웨이브릿 압축보다 빠른 속도로 정규화된 압축과 같은 고화질의 이미지를 생성하였다. 본 연구의 성능을 평가하기 위하여 {{}} 해상도의 볼륨 데이타를 압축하여 쉬어-? 분해(shear-warp factorization) 알고리즘에 적용한 결과, 손상이 거의 없는 상태로 약 27:1의 압축율이 얻어졌고, 약 3초의 렌더링 시간이 걸렸다.Abstract This paper presents an efficient cell-based wavelet compression method of large volume data. Volume data is divided into individual cell of {{}} voxels, and then wavelet transform is applied to each cell. The transformed cell is run-length encoded according to the reconstruction order resulting in a fairly good compression ratio and fast reconstruction. A cache structure is used to speed up the process of reconstruction and a threshold normalization scheme is presented to produce a higher quality rendered image. We have combined our compression method with shear-warp factorization, which is an accelerated volume rendering algorithm. Experimental results show the space requirement to be about 27:1 and the rendering time to be about 3 seconds for {{}} data sets while preserving the quality of an image as like as using original data.
본 논문에서는 화질의 열화를 최소화함과 동시에 강인한 워터마크의 은닉을 위하여 멀티 웨이브릿 변환영역에서 인간 시각 특성(human visual system: HVS)을 고려한 적응 워터마크 은닉 기술을 제안한다. 멀티웨이브릿은 영상을 완전 복원시키는데 탁월한 효과가 있으며 경계영역에서 우수한 성능을 갖는다. 본 논문에서 사용한 멀티웨이브릿 함수는 근사화 차수가 2인 DHGM 멀티웨이브릿을 사용한다. 워터마크는 멀티웨이브릿 분해된 부대역들 중 저주파 영역을 제외한 중간 및 고주파 영역의 웨이브릿 계수 중에 HVS를 이용하여 얻은 문턱값에 의해 선택된 웨이브릿 계수들에만 은닉한다. 워터마크를 은닉하기 위한 지각모델은 영상 압축시 지각적 양자화기에 사용되는 정적 JND(just noticeable difference) 모델을 이용한다. 제안한 은닉모델은 영상의 특성에 따라 은닉하는 워터마크의 수가 각각 달라졌다. 또한, 여러 실험결과 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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