DCT(Discrete Cosine Transform) 기반 동영상 압축 기법은 블록화 현상과 해상도 변화 시 픽셀의 손상이 생기는 단점이 있다. DWT(Discrete Wavelet Transform)을 기반한 기법은 이러한 문제점을 극복할 수 있다. Wavelet을 기반한 동영상 부호화 기법 중 하나인 SAMCoW(Scalable Adaptive Motion Compensation Wavelet)에서 화면내 부호화와 움직임 보상된 오차 영상은 EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 부호화 방식으로 부호화한다. 그러나 움직임 보상된 오차 영상의 wavelet 변환 계수의 특성은 정지 영상의 wavelet 변환 계수의 특성과는 다르다. 신호의 에너지는 대부분의 정지 영상의 경우와는 달리 저주파 대역에 집중되지 않고 오히려 모든 주파수 대역에 고르게 분포한다. 본 논문에서는 이러한 특성을 이용한 새로운 동영상 부호화 방식을 제안하였다. EZW 부호화 대신 고주파 성분이 많이 포함된 영상의 부호화에 효율적이며 계수사이의 대역별 상관관계에 의존하지 않는 공간 부호화를 화면내 부호화와 화면간 부호화에 적용하였다. 공간 부호화는 EZW와는 달리 wavelet 분해를 통해 얻어진 각 대역을 대역간의 상관 관계를 이용하지 않으면서 각 대역내의 중요 계수의 존재 여부와 위치를 점진적으로 부호화하는 기법이다. Wavelet 기반 동영상 부호화에 EZW 부호화 대신 공간 부호화를 적용하였을 때 우수한 성능을 나타내었다.
In this paper, the lossy image compression algorithm using the quad tree and the bandlets is proposed. The proposed algorithm transforms input images by the discrete wavelet transform (DWT) and represents the geometrical structures of high frequency bands using the bandlets with a 8 block- size. In addition, the proposed algorithm searches the position information of the significant coefficients by using the quad tree algorithm and computes the magnitude and the sign information of the significant coefficients by using the Embedded Image Coding using Zerotrees of Wavelet Coefficients (EZW) algorithm. The compression result by using the quad tree algorithm improves the PSNR performance of high frequency images up to 1 dB, compared to that of JPEG-2000 algorithm and that of S+P algorithm. The PSNR performance by using DWT and bandlets improves up to 7.5dB, compared to that by using only DWT.
From 1980's, the DWT(Discrete Wavelet Transform) is applied to the data/image processing. Many people use the DWT in remote sensing for diversity purposes and they are satisfied with the wavelet theory. Though the algorithm for wavelet is very diverse, many people use the standard wavelet such as Daubechies D4 wavelet and biorthogonal 9/7 wavelet. We will overview the wavelet theory for discrete form which can be applied to the image processing. First, we will introduce the basic DWT algorithm and review the wavelet algorithm: EZW (Embedded Zerotree Wavelet), SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees), Lifting scheme, Curvelet, etc. Finally, we will suggest the properties of wavelet algorithm; and wavelet filter for each image processing in remote sensing.
In this paper, we propose new method for denoising in processing the image compression. Usually, to compress the noise image, we must have the denoising step before encoding. But this method has a embedded character, so need not an additional noise eliminator. In SAQ step, an embedded signal is quantized more detail and the other side is suppressed. Comparing with the conventional method, we can get the enhanced image quality.
EZW, a wavelet transformation based compression algorithm, utilizes the correlations of the wavelet coefficients between subbands. Due to the reason that, it is based on Zero Tree's parent-descendant dependency of the subbands, subband coding is possible, but it is not efficient for applications, which require multi-resolution restorations. In this paper we compare and analyze the performance between spatial band coding, which apply the correlation between adjusting pixels, and EZW So as to prove that spatial band coding is superior to EZW in the sense that it exhibit higher PSNR values and that it is apt to molti-resolution restoration.
The mobile tole-cardiology system is the new research area that support an ubiquitous health care based on mobile telecommunication networks. Although there are many researches presenting the modeling concepts of a GSM-based mobile telemedical system, practical application needs to be considered both compression performance and error corruption in the mobile environment. This paper evaluates three wavelet ECG compression algorithms over CDMA networks. The three selected methods are Rajoub using EPE thresholding, Embedded Zerotree Wavelet(EZW) and Wavelet transform Higher Order Statistics Coding(WHOSC) with linear prediction. All methodologies protected more significant information using Forward Error Correction coding and measured not only compression performance in noise-free but also error robustness and delay profile in CDMA environment. In addition, from the field test we analyzed the PRD for movement speed and the features of CDMA 1X. The test results show that Rajoub has low robustness over high error attack and EZW contributes to more efficient exploitation in variable bandwidth and high error. WHOSC has high robustness in overall BER but loses performance about particular abnormal ECG.
EZW 알고리듬을 수행하는 동안 네 가지의 심벌 (POS, NEG, IZ, ZT)을 사용하게 된다. 하지만 POS 또는 NEG 심벌을 가지는 계수들의 하위밴드의 계수들이 모두 ZT 심벌을 가질 경우 도미넌트 계수열을 만드는데 있어서 데이터의 낭비가 심하다. 이러한 단점을 보완하기 위해 여섯개의 심벌(POS, NEG, IPOS, INEG, IZ, ZT)을 이용한 알고리듬이 제안된 바 있다. 하지만 경우에 따라서 4개의 심벌을 이용한 본래의 알고리듬보다 왜곡이 심한 경우가 간혹 발생하게 된다. 본 논문에서는 네 개의 심볼(LS, IS, IZ, ZT)을 이용한 새로운 알고리듬을 제안한다.
본 논문은 EZW 알고리즘의 특성을 이용하여 영상의 중요 부분을 추출하는 방법과 이 방법에 의해 중요 부분이 추출 되었을 때에 중요 계수에만 워터마크를 삽입하는 방법을 제안하였다. 먼저 영상을 웨이블릿 변환 후 제로 트리 코딩을 하여 중요 계수를 검출하고, 검출된 중요 계수에 워터마크 이진 영상을 삽입하였다. 기존의 방법들은 각 대역내 계수들간의 상관 관계를 이용하여 워터마크를 삽입한 반면, 본 논문에서는 웨이블릿 변환된 영상의 계수 값이 동일한 방향을 갖는 대역 사이에서 상관관계를 갖는다는 점을 이용하여 워터마크를 삽입하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 방식에 비하여 각종 공격에서의 강인함을 보였으며 점진적 전송이 요구되는 분야와 영상 자료를 검색하는 분야에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
임베디드 제로트리 웨이블렛(EZW : Embedded Zerotree Wavelet) 알고리즘은 원본 영상을 웨이블렛 변환하고 그 변환된 데이터를 이용하여 영상을 압축하는 기법으로써, 간단한 구조형태를 이루며 그 효율이 또한 매우 우수한 알고리즘이다. 본 논문은 이를 개선하여 압축 효율을 향상 시킨 것이다. 기본적으로 임베디드 제로트리 웨이블렛 알고리즘은 웨이블렛 변환된 데이터의 중요도를 판단하고, 그 중요도와 위치정보를 4가지로 분류하여 저장하게 된다. 이 부호는 P, N, Z, T로 나타내며 이중 P,N은 데이터의 크기와 관련한 중요도를 의미하고, 그 위치 정보를 Z, T 부호로 나타낸다. 각각의 부호들은 주부호화 과정을 통해 저장되게 되는데 이때 Z, T의 정보가 중복저장 되어 데이터양이 증가하게 된다. 본 논문에서는 중복 저장되는 데이터 량을 줄이기 위해 기존의 부호에 중복 기능을 나타내는 4가지 부호를 추가한 수정된 임베디드 제로트리 알고리즘을 제안하고, 이를 확장 임베디드 제로트리 웨이블렛(EEZW, Extended Embedded Wavelet) 알고리즘으로 명명하였다. 제안된 알고리즘은 다양한 영상을 대상으로 영상 품질을 정량적으로 표현한 PSNR(Peak Signal To Noise Rate) 수치를 비교하여 우수한 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 DWT기반의 점진적 영상부호화를 위한 알고리즘 기법을 제안해보고자 한다. DWT와 에지부분을 추출하고 확장된 EZW 알고리즘을 이용하여 기존의 Embedded Coding 보다 효과적인 부호화 방법을 설계해 보았다. 일반적으로 에지 부분은 원 영상을 복원하는데 있어 매우 중요한 역할을 하게 된다. 영상에 대해 DWT를 거치게 되면 계수들은 중요계수와 비중요계수 두가지의 그룹으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 에지부분이 영상에서는 중요계수처럼 나타난다는 것을 이용하였다. 특히 DWT 영상에서는 방향성에 의해서 고주파 부대역에서 이러한 특성이 그대로 나타난다는 것을 확인할 수 있다. 또한 Embedded Coding에서 중요계수처럼 영상을 복원하는데 중요한 정보들은 전송순서에서 보다 우선순위를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서 제안하려는 시스템은 영상의 점진적 전송이 요구되는 응용분야에 효과적으로 이용될 수 있을것으로 기대할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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