Jacquin에 의해 프랙탈 이론을 이용한 영상 부호화 기법이 소개된 이래로, Fisher와 Beaumont 등에 의하여 낮은 비트율에서도 우수한 화질을 제공하는 프랙탈 영상 압축 기법들이 다수 제안되었다. 그러나 기존에 고안된 기법들이 갖고 있는 하나의 문제점은 복호화가 반복 처리를 통해 구현되며 그 복잡도가 각각의 영상에 따라 상이하다는 것이다. 본 논문에서는 복호 시간을 단축시키기 위해 반복 변환이 필요 없는 프랙탈 영상 복호 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 복호기에서 사용할 초기 영상과 동일한 코드북 영상을 부호기에 보유하고 있는 상태에서 부호화 과정에서는 이 코드북 영상과 부호화하려는 영상의 유사성을 찾아 프랙탈 계수를 구한다. 이후, 복호화 과정에서는 수신된 프랙탈 계수와 기설정된 초기 영상을 이용하여 반복 변환 없이 한 번에 영상을 복호함으로써 복호 시간을 현저하게 단축시킬 수 있었다.
Jacquin에 의해 프랙탈 이론을 이용한 영상 부호화기법이 소개된 이래로, Fisher와Beaumont등에 의하여 낮은 비트율에서도 우수한 화질을 제공하는 프랙탈 영상 압축 기법들이 다수 제안되었다. 그러나 기존에 고안된 기법들이 갖고 있는 하나의 문제점은 복호화가 반복 처리를 통해 구현되며 그 복잡도가 각각의 영상에 따라 상이하다는 것이다. 본 논문에서는 복호 시간을 단축시키기 위해 반복 변환이 필요 없는 프랙탈 영상 복호 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 복호기에서 사용할 초기 영상과 동일한 코드북 영상을 부호기에 보유하고 있는 상태에서 부호화 과정에서는 이 코드북 영상과 부호화하려는 영상의 유사성을 찾아 프랙탈 계수를 구한다. 이후, 복호화 과정에서는 수신된 프랙탈 계수와 기설정된 초기 영상을 이용하여 반복 변환 없이 한 번에 영상을 복호함으로써 복호 시간을 현저하게 단축시킬 수 있었다.
본 논문에서는 영상을 효과적으로 부호화하고 높은 압축률에서도 원 영상을 잘 복원할 수 있는 프랙탈 압축방법을 제안하였다. 주어진 SNR 허용오차에 대해 Fisher l)방법과본 논문에서 제안한 방법이 모든 문턱치에서 압축비가 기존의 방법보다 더 높음을 보여준다. 이 지역적인 반복함수계가 PIFS 정보기억용량을 레인지 블록당 48비트에서 40비트로 줄일수 있어 압축시간이 개선됨을 보인다.
기존의 프랙탈 압축 방법은 전체 영상을 도메인 영역으로 하여 몇 개의 레인지블록으로 재분할하여 하나의 도메인 블록에 자신의 부분영역들을 근사화 시키므로 인공적인 형상을 만들어 내는 데는 효과적이나 컴퓨터 구현이 어렵다, 본 연구에서는 전산화단층촬영의 선형변환을 통하여 탐색밀도에 따른 부호화시간, 부호화 바이트, 압축률 및 PSNR를 구하고, 에러 판정 허용오차 임계치를 크게 하면 압축률은 더 높일 수 있으나 화질에 영향을 준다. 즉 화질보다 압축률에 비중이 큰 영상은 에러 판정 허용 오차 임계치를 크게 하여 에러 블록을 줄여 부호화하면 된다. 닮은 블록의 조합을 찾기 위한 탐색 작업시 계산량이 많으므로 부호화시간이 많이 걸리는 점이 생겨서 추후 블록을 근사시키기 위해 아핀변환과 같은 크기가 크고 복잡한 블록을 근사화 시키기는 어려워서 이에 대한 연구가 더 진행되어야 할 것으로 본다.
기존의 DWT(Discrete Wavelet Transform) 영역에서 프랙탈 영상압축은 B${\times}$B 블록 크기로 정의역과 치역블록을 구분한 후, 임의의 치역 블록에 대하여 모든 정의역 블록을 탐색하였다. 이러한 기존의 방법은 전체영상 대하여 정의역을 탐색함으로 부호화시 많은 시간이 소요되었다. 이러한 단점을 개선하고 화질을 개선하기 위해 본 논문에서는 DWT 영역에서 레벨과 대역별로 스케일 인자를 갖는 웨이브릿 기반 프랙탈 영상압축 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이브릿 기반 영역에서 셀프 아핀 시스템을 이용하여 각각의 치역 블록에 대하여 정의역 블록을 선택할 때, 공간적으로 같은 위치에 있는 상위 레벨과 대역별로 AC 계수를 정의역으로 선택한다. 그래서 부호화 시간과 화질을 개선할 수 있다.
프랙탈 영상 압축은 영상의 일부 영역이 같은 영상의 다른 영역과 거의 유사한 모양을 하고 있다는 자기유사성에 기초하고 있다. 이 압축 방법은 높은 압축률과 빠른 복원력을 제공하지만 매우 긴 압축 시간을 갖는 단점이 있다. 압축 시간을 단축하기 위해, 가장 많은 시간이 소요되는 레인지 블록과 도메인 블록간의 비교탐색 과정을 줄이 는 연구가 꾸준히 이루어 져 왔다. 이 연구들은 도메인 블록과 레인지 블록의 유사성에 기초한 탐색시간의 단축 연구가 주를 이루고 있고, 레인지 블록들간에 존재하는 유사성을 적절히 이용하지 못하고 있다. 그리하여 본 연구에서는 레인지 블록간의 유사성을 이용한 압축 알고리즘의 개발을 위해 레인지 영역간의 유사성에 대한 분석을 수행할 것이다. 레인지 블록의 유사성을 결정하는 유사성 척도와 문턱치에 따른 유사성 정도를 비교 및 분석할 것이다. 이 제안방법은 다른 프랙탈 영상 압축 기법의 사전 작업으로 활용되어 더욱 큰 효과를 볼 것으로 기대된다.
프랙탈을 기반으로 한 칼라 영상 부호화는 영상을 RGB, YIQ 나 $YC_bC_r$, 과 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 부호화 시간이 길어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 프랙탈 이론을 바탕으로 압축률의 향상과 부호화 시간의 단축을 동시에 이룰 수 있는 칼라 정지영상의 부호화를 위한 프랙탈 기반 부호기를 제안하였다. 제안된 알고리즘을 칼라영상에 적용하여 실험한 결과, 복원 영상의 PSNR 값이 평균적으로 $28{\sim}29[dB]$ 정도에서, 압축률이 JPEG에서 사용하는 무손실 부호화 과정을 거치지 않고도 약 28 : 1 이상으로 향상되었으며, 부호화 시간은 약 11.5 % 정도 단축할 수 있었다.
본 논문에서는 데이터의존성과 벡터왜곡척도를 이용하여 개선된 칼라영상을 복호화하였다. 프랙탈 칼라영상의 복원방법은 Zhang과 Po의 벡터왜곡척도를 이용한 R, G, B 칼라 성분간의 상관관계를 고려하여 부호화한 압축파일을 사용하여 수렴될 복원영상을 독립적인 반복변환에 의해 수렴되는 영역과 데이터의존성을 갖는 영역으로 분류하여 데이터의존성 부분이 차지하는 만큼 복호화 과정에서 불필요한 계산량이 제거되었고, R 영역에서 검색한 데이터 의존영역을 G, B 영역에 그대로 사용하여 고속복호화가 가능하였다.
기존의 이산 웨이브렛 변환 기반 플랙탈 영상 압축은 프랙탈 부호화시 고정된 블럭 크기를 사용하므로 낮은 비트율에서 PSNR을 감소시킨다. 본 논문에서는 플랙탈 부호화시 가변 블록 크기를 사용하여 PSNR을 개선하는 이산 웨이브렛 기반 프랙탈 영상 부호화를 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 이산 웨이브렛 변환 계수들의 절대값을 최하고, 같은 공간 영역에 해당하는 다른 고주파 부대역의 이산 웨이브렛 변환 계수들을 묶어서 레인지 블록과 도메인 블록을 만든다. 그리고 각각의 레인지 블록 레벨의 레인지 블록에 대한 프랙탈 코드를 지정하고, 프랙탈 부호화,\ulcorner0\ulcorner부호화와 스칼라 양자화중 하나를 선택하여 만든 집합인 결정 트리 C를 만들고 스칼라 양자화기의 집합 q를 선택한다. 웨이브렛 계수, 프랙탈 코드와 결정 트리를 적응적 산술 부호화기를 사용하여 엔트로피 nq호화 한다. 제안된 방법은 낮은 비트율에서 PSNR을 개선하고 복원 영상의 블록킹 현상을 제거한다. 실험 결과를 통해서 제안한 방법은 기존의 프랙탈 부호화 방법과 웨이브렛 변환 부호화 방법에 비해 더 좋은 PSNR과 더 높은 압축율을 얻었다.
본 논문에서는 복원시 사용될 정의역을 최소화하는 정의역 최소화 기법올 이용한 프랙탈 영상 압축방볍을 제안한디 기존의 프랙탈 영상복원은 복원하고자 하는 영상의 전체 치역블럭에 대해 반복축소변환올 적용함 으로써, 복원시 많은 계산량이 요구되었다 이를 개선하기 위해 각 치역블릭마다 정의역으로 참조된 횟수를 이용하여, 반복변환이 필요한 영역과 필요하지 않은 영역으로 구분하는 방법이 제시된 바 있다. 반복변환이 펼요한 영역이 감소할수록 복원시 계산량은 감소한다. 제안한 방법은 반복변환이 필요한 영역이 최소가 되는 최소정의역을정의하고,부호화시 정의역이 최소가되도록부호화하는알고리듬이다.즉,정의역의 탐색영역 을 치역과 비슷한 영역으로 제한하여, 정의역이 더 많이 중복되거나 중첩되도록 하였다 그 결과 프랙탈 영상 복원시 화질이나 압축율에 거의 영향을 미치지 않고, 반복변환에 필요한 계산량이 감소함으로써 고속 복원이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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