In this paper, we introduce a very fast and efficient fractal coding scheme by using the spatial prediction on ultra-small atomic range blocks. This new approach drastically speeds up the encoding while improving the fidelity and the compression ratio. The affine transformation coefficients between adjacent range blocks induced by this method often have good correlations thereby the compression ratios can further be improved. The proposed method leads to improved rate-distortion performance compared to previously reported pure fractals, and it is faster than other state-of-the-art fractal coding methods.
In this study, we allocate bits by quantizing these fractal coefficients through a quantizer which can extract the probability distribution. In the coding process of IFS, a variable size block method is used to shorten the coding time and improve the compression ratio. In the future, it will be necessary to further improve the coding time and the compression rate while maintaining the best image quality in the fractal coding process.
The fractal image compression is based on the self-similarity that some area in an image is very similar to others. This compression method offers high compression ratio and fast decompression, but it has very long encoding time. To cut-off the encoding time, most researches give a restriction on domain blocks to be compared with a range block or make an effective search sequence of the domain blocks for a range block. However, most of them take much encoding time yet. In this research, we propose an algorithm that greatly reduces the encoding time by considering the coherence between range blocks. This algorithm first classifies all range blocks into some groups using the coherence between range blocks, and then searches corresponding domain blocks only for the key block of each group. If this scheme is joined in a prior work of the other fractal compression algorithm, it will give a great effectiveness to encoding time.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.8
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pp.2133-2142
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1997
Compared with previous compression methods, fractal image compression drastically increases compression rate by using block-based encoding. Although decompression can be done in real time even with softwares, the most serious problem in utilizing the fractal method is the time required for the encoding. In this paper, we propose and verify i) an algorithm that reduces the encoding time by reducing the number of similarity searching on the basis of dimensional informations, and ii) an algorithm that enhances the quality of the restored image on the basis of brightness and contrast information. Finally, a method that enables fast compression with little quality degradation is proposed.
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.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2001.05a
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pp.265-268
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2001
In this paper, we designed one-dimensional VLSI array with high speed processing in Fractal image compression. fractal image compression algorithm partitions the original image into domain blocks and range blocks then compresses data using the self similarity of blocks. The image is partitioned into domain block with 50% overlapping. Domain block is reduced by averaging the original image to size of range block. VLSI array is trying to search the best matching between a range block and a large amount of domain blocks. Adjacent domain blocks are overlapped, so we can improve of each block's processing speed using the reuse of the overlapped data. In our experiment, proposed VLSI array has about 25% speed up by adding the least register, MUX, and DEMUX to the PE.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.1
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pp.215-222
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1998
프랙탈을 기반으로 한 칼라 영상 부호화는 영상을 RGB,YIQ나 CMYK와 같은 기본적인 채널로 분리한 후, 각각의 채널을 독립적으로 프랙탈 이진 영상 부호화 기법에 적용함으로써 쉽게 부호화할 수 있다. 그러나 이 방법은 각각의 채널에 대해 부호화를 반복해야 하기 때문에 많은 계산 시간이 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위하여 국부적 지역 탐색법을 사용하였으며, 압축률 향상을 위해 각 채널마다 사람의 눈에 느껴지는 민감성의 정도가 다른 YIQ 모델을 사용하여 I나 Q 채널보다 Y채널에 더 많은 비트를 할당하였다. 각각의 치역 블록에 대하여 Y채널에 가장 잘 매칭이 되는 정의역 블록을 찾았으며, I와 Q 채널을 위해서는 잘 매칭이 되는 대응 블록을 이용하였다. 따라서 각각의 YIQ채널을 위한 최적의 변환식을 계산하는 과정에서 단지 하나의 기하학적인 변환식(변환과 선택된 정의역 블록의 주소)만이 필요할 뿐이다. 이러한 접근 방법은 기존의 부호화 방법들과 비교해 볼 때 부호화 시간의 단축과 압축률 향상을 동시에 얻을 수 있다.
U, Jong-Ho;Lee, Hui-Jin;Lee, Su-Jin;Seong, Gil-Yeong
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.39
no.3
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pp.220-227
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2002
An one-dimensional VLSI array for high speed processing of Fractal image compression was designed. Using again the overlapped input data of adjacent domain blocks in the existing one-dimensional VLSI array, we can save the number of total input for the operations, and so we can save the total computation time. In the design procedure, we considered the data dependences between the input data, reordered the input data to the array, and designed the processing elements. Registers and multiplexors are added for the storing and routing of the input data in some processing elements. Consequently as adding a little hardware, this design shows (N-4B)/4(N-B) times of speed-up compared with the existing array, where N is image size and B is block size.
A problem of many fractal image compression algorithms providing good quality at low bit rate is that the decoding time rests on an iterative procedure whose complexity is imag-dependent. This paper proposes an iterative-free fractal image decoding algorithm to reduce the decoding time. In the proposed method, under the encoder previously with the same codebook image as an initial image to be used at the decoder, the fractal coefficients are obtained through calculating the similarity between the codebook image and an input image to be encoded. As the decoding time could be remarkably reduced. For verifying the validity and universality of proposed method, We evaluated and analyzed the performance of decoding time and image quality for a number of still images and a moving picture with different distributed characteristics.
Jeong, Tae Il;Gang, Gyeong Won;Mun, Gwang Seok;Gwon, Gi Yong;Kim, Mun Su
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.4
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pp.11-11
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2001
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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