Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1999.06a
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pp.57.2-62
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1999
Fractal coding is image compression techniques using one of image characteristics self-transformability. In fractal image coding, the encoding process is to select the domain block similar to a range block. The reconstructed image quality of fractal image coding depends on similitude between a range block and the selected domain block. Domain block similar to a range blocks. In fact, the error of the reconstructed image adds up the generated error in encoding process and the generated error in decoding process. But current domain block estimating function considered only the encoding error. We propose a domain block estimating function to consider not only the encoding error but also the decoding error. By computer simulation, it was verified to obtain the high quality reconstructed image.
In order to achieve fast computational speed with good visual quality of output video, we propose a frequency domain based new fractal video compression scheme. Normalized cross correlation is used to find the structural self similar domain block for the input range block. To increase the searching speed, cross correlation is implemented in the frequency domain using FFT with one computational operation for all the domain blocks instead of individual block wise calculations. The encoding time is further minimized by applying rotation and reflection DFT properties to the IFFT of zero padded range blocks. The energy of overlap small size domain blocks is pre-computed for the entire reference frame and retaining the energies of the overlapped search window portion of previous adjacent block. Quadtree decompositions are obtained by using domain block motion compensated prediction error as a threshold to control the further partitions of the block. It provides a better level of adaption to the scene contents than fixed block size approach. The result shows that, on average, the proposed method can raise the encoding speed by 48.8 % and 90 % higher than NHEXS and CPM/NCIM algorithms respectively. The compression ratio and PSNR of the proposed method is increased by 15.41 and 0.89 dB higher than that of NHEXS on average. For low bit rate videos, the proposed algorithm achieve the high compression ratio above 120 with more than 31 dB PSNR.
Kim, Jae-Kwon;Heath Jr. Robert W.;Powers Edward J.
Journal of Communications and Networks
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v.9
no.1
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pp.75-83
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2007
Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems with multiple transmit antennas can exploit space-time block coding on each subchannel for reliable data transmission. Spacetime coded OFDM systems, however, are very sensitive to time variant channels because the channels need to be static over multiple OFDM symbol periods. In this paper, we propose to mitigate the channel variations in the frequency domain using a linear filter in the frequency domain that exploits the sparse structure of the system matrix in the frequency domain. Our approach has reduced complexity compared with alternative approaches based on time domain block-linear filters. Simulation results demonstrate that our proposed frequency domain block-linear filter reduces computational complexity by more than a factor of ten at the cost of small performance degradation, compared with a time domain block-linear filter.
In this paper, we propose a method of decision on blurring for business card images using block classification. In the proposed method, an input image is partitioned into 8${\times}$8 blocks and each block is classified into character block or background block using a block energy calculated in DCT domain. Whether the input image is blurring or non-blurring is determined using a ratio of low frequency energy and high frequency energy in DCT domain. Experimental results show that the proposed block classification classifies block well and the proposed decision on blurring decides well for various business card images.
This paper presents two algorithms based on the concept of the frequency domain adaptive filter(FDAF). First the frequency domain recursive least squares(FRLS) algorithm with the overlap-save filtering technique is introduced. This minimizes the sum of exponentially weighted square errors in the frequency domain. To eliminate discrepancies between the linear convolution and the circular convolution, the overlap-save method is utilized. Second, the sliding method of data blocks is studied Co overcome processing delays and complexity roads of the FRLS algorithm. The size of the extended data block is twice as long as the filter tap length. It is possible to slide the data block variously by the adjustable hopping index. By selecting the hopping index appropriately, we can take a trade-off between the convergence rate and the computational complexity. When the input signal is highly correlated and the length of the target FIR filter is huge, the FRLS algorithm based on the block processing technique has good performances in the convergence rate and the computational complexity.
In the linear transformation method, the original image is divided into a plurality of range blocks, and a partial transform system for finding an optimal domain block existing in the image for each range block is used to adjust the performance of the compression ratio and the picture quality, The nonlinear transformation method uses only the rotation transformation among eight shuffle transforms. Since the search is performed only in the limited domain block, the coding time is faster than the linear transformation method of searching the domain block for any block in the image, Since the optimal domain block for the range block can not be selected in the image, the performance may be lower than other methods. Therefore, the nonlinear transformation method improves the performance by increasing the approximation degree of the brightness coefficient conversion instead of selecting the optimal domain block, The smaller the size of the block, the higher the PSNR value, The higher the compression ratio is increased groups were quadtree block divided to encode the image at best.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1996.06b
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pp.72-76
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1996
We propose a novel algorithm for fractal video sequence coding, based on the circular prediction mapping (CPM), in which each range block is approximated by a domain block in the circularly previous frame. In our approach, the size of the domain block is set to be same as that of the range block for exploiting the high temporal correlation between the adjacent frames, while most other fractal coders use the domain block larger than the range block. Therefore the domain-range mapping in the CPM is similar to the block matching algorithm in the motion compensation techniques, and the advantages of this similarity are discussed. Also we show that the CPM can be combined with non-contractive inter-frame mapping (NCIM), improving the performance of the fractal sequence coder further. The computer simulation results on real image sequences demonstrate that the proposed algorithm provides very promising performance at low bit-rate, ranging from 40 Kbps to 250 Kbps.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.4
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pp.1048-1056
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1998
In this paper, a fractal image coding based on discrete wavelet transform is proposed to improve PSNR at low bit rates and reduce computational complexity of encoding process. The proposed method takes the absolute value of discrete wavelet transform coefficients, and then constructs significant coefficients trees, which indicate the positions and signs of the significant coefficients. This method improves PSNR and reduces computational complexity of mapping contracted domain pool onto range block, by matching only the significant coefficients of range block to coefficients of contracted domain block. Also, this paper proposes a classification scheme which minimizes the number of contracted domain blocks compared with range block. This scheme significantly reduces the number of range and contracted domain block comparison.
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 Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.11
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pp.2789-2800
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1996
Real time fractal coding for successive QCIF 144*176 luminance images has been implemented on a 50MHz IBM 486 personal computer. To satisfy the frame encoding speed and data compression ratio, following algorithms are adopted. In order to minimize encoding time, extension SAS being not searching of domain blocks is used. for reducing the bits per pixel, conventioal 4*4 range block is extended to 8*8 range block. and range block extension decrease quality of decoded image. For improvement quality of decoded image, the paper apply quad-tree partition mothod. In order to divide **8 range block, self-simiarity is compared 8*8 range block with spatial contractive transformed 8*8 domain block. According to self-simiarity, the block is partitioned and owing to block partition, increased encoding time is minimized. According to self-simiarity of 8*8 range block and spatial contractive transformed 8*8 domain block, number of fractal factor is varied. Simultaneously with minimizing the decrement of decoded image's quality, transmittion rate and encoding time is shorted. The results enable us to process the real-time fractal coding. For the claire test image, the average PSNR was 32.4dB, 0.12 bit rates and 33ms coding time per frame.
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