• 한국산학기술학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.434-440
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• 2003

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.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권8호
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• pp.74-83
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• 1997

In this paper, we propose a new fractal image decoding algorithm with fast convergence speed by using the data dependence and the improved initial image estimation. Conventional method for fractal image decoding requires high-degrdd computational complexity in decoding process, because of iterated contractive transformations applied to whole range blocks. On proposed method, Range of reconstruction imagte is divided into referenced range and data dependence region. And computational complexity is reduced by application of iterated contractive transformations for the referenced range only. Data dependence region can be decoded by one transformations when the referenced range is converged. In addition, more exact initial image is estimated by using bound () function in case of all, and an initial image more nearer to a fixed point is estimated by using range block division estimation. Consequently, the convergence speed of reconstruction iamge is improved with 40% reduction of computational complexity.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.125-128
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• 2000

기존의 프랙탈 영상복원은 모든 치역 블럭에 대해 반복축소변환을 수행하므로 복원시 많은 계산량이 요구되었다. 이를 개선하기 위해 각 치역 블록마다 반복축소변환이 필요한 영역과 필요하지 않은 영역으로 구분하는 방법이 제시되었다. 만약 반복축소변환 영역이 줄어든다면 고속 복원이 가능하다. 본 논문에서는 부호화 과정에서 정의역 블록의 탐색 영역을 치역 블록과 비슷한 영역으로 제한하여 반복축소변환이 필요한 영역을 최소화한다. 그래서 반복축소변환에 필요한 계산량을 감소시켜 고속 복원이 가능하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권9A호
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• pp.2355-2364
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• 1998

In conventional fractal decoding procedure, the reconstructed image is obtained by a rpredefined number of iterations starting with an arbitrary initial image. Its convergence speed depends on the selection of the initial image. It should be solved to get high speed convergence. In this paper, we theoretically reveal that conventional method is approximately decomposed into the decoding of the DC and AC components. Based on this fact, we proposed a novel fast fractal decoding algorithm made up of two steps. The averaged-image considered as an optimal initial image is estimated in the first step. In the second step, the reconstructe dimag eis genrated from the output image obtained in the first step. From the simulations, it is shown that the output image of the first step approximately converges to the averaged-image with only 15% calculations for one iteration of conventional method. And the proposed method is faster than various decoding mehtods and evenly equal to conventioanl decoding with the averaged-image. In addition, the proposed method can be applied to the compressed data resulted from the various encoding methods because it does not impose any constraints in the encoding procedure to get high decoding speed.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제5권3호
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• pp.199-204
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• 2004

저비트율에서도 우수한 화질을 제공하는 프랙탈 영상 압축 기법들이 갖고 있는 하나의 문제점은 복호화가 반복 처리를 통해 구현되며 그 복잡도가 각각의 영상에 따라 상이하다는 것이다. 이러한 문제를 해소하기 위해 본 논문은 복호 시간을 단축시키기 위해 반복 변환이 필요 없는 프랙탈 영상 복호 알고리즘을 제안하고 그 성능을 분석함에 그 목적이 있다. 제안된 프랙탈 복호 알고리즘은 복호기에서 사용할 초기 영상과 동일한 코드북 영상을 부호기에 보유하고 있는 상태에서 부호화 과정에서는 이 코드북 영상과 부호화하려는 영상의 유사성을 찾아 프랙탈 계수를 구한다. 이후, 수신단의 복호화 과정에서는 수신된 프랙탈 계수와 기설정된 초기 영상을 이용하여 반복 변환 없이 한 번에 영상을 복호함으로써 반복 변환 횟수의 역수배만큼 복호 소요 시간을 현저하게 단축시킬 수 있었다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해 서로 다른 분포 특성을 갖는 복수의 정지 영상과 동영상을 대상으로 복호 소요 시간과 화질 측면에서 그 성능을 평가$\cdot$분석하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.325-333
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• 1997

In fractral decoding procedure, the reconstructed image is obtained by iteratively applying the contractive transform to an arbitrary initial image. But this method is not suitable for the fast decoding because convergence speed depends on the selection of initial image. Therefore, the initial image to achieve fast decoding should be selected. In this paper, we propose an initial image estimation that can be applied to various decoding methods. The initial image similar to the original image is estimated by using only the compressed data so that the proposed method does not affect the compression ratio. From the simulation, the PSNR of the proposed initial image is 6dB higher han that of ones iterated output image of conventional decoding with Babaraimage. Computations in addition and multiplication are reduced about 96%. On the other hands, if we apply the proposed initial image to other decoding algorithms, the faster convergence speed is expected.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.2091-2101
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• 1997

기존의 프랙탈 영상 복호화 방법은 복원하고자 하는 영상의 전체 치역 블럭에 대해 반복 축소 변환을 적용하여야 하므로 복호화시 많은 계산량이 요구되었다. 따라서 본 논문에서는 반복 축소 변환에 소요되는 계산량을 줄이기 위하여 데이타 의존성을 이용한 고속 복호화 알고리즘을 제안한다. 복원하고자 하는 영상의 치역을 변환 계수에 따라 정의역으로 참조된 부분, 즉 참조 치역과 정의역으로 참조되지 않은 부분, 즉 비참조 치역으로 나눈다. 참조치역은 독립적인 반복 축소 변환에 의해 수렴되는 영역이며, 비참조 치역은 참조 치역의 수렴에 의존하여 복호화가 가능한 영역이다. 그러므로 비참조 치역을 데이타 의존 영역으로 정의하였다. 데이타 의존영역은 참조 치역이 수렴될 경우 한 번의 축소 변환만으로 복원된다. 따라서 제안한 방법은 데이타 의존 여역을 제외한 참조 치역에만 반복 축소 변환을 적용하여, 복호화시 소요되는 계산량을 감소함으로써 프랙탈 영상의 고속 복호화를 가능하게 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권5호
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• pp.84-93
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• 2000

기존의 프랙탈 복원방법은 모든 치역영역에 대해 반복축소변환을 수행하였다 그러나 일부영역은 반복축소변환 없이 복원 가능하고, 데이타 의존영역이 존재한다 $R{\times}R$ 치역을 복원하기 위해서 $2R{\times}2R$ 정의역이 필요하다 이러한 복원과정은 의존그래프로 해석이 가능하다 치역은 정점에 해당하고, 정점은 치역정점과 정의역 정점으로 구분한다 에지는 정의역 정점이 다른 치역정점에 참조됨을 나타낸다 치역정점으로 들어오는 에지 수를 입력수, 치역정점에서 나가는 에지 수를 출력수로 정의한다 제한한 방법은 프랙탈 코드를 의존그래프로 해석하고 복원되는 정정의 순서를 재구성하여 출력수의 정보를 이용한다 즉 정점의 출력수가 영이면, 그 정점은 다론 정점에게 참조되지 않는 정점으로서 데이타 의존영역이 되는 정점이다 이와 같이 복원 되는 정점의 순서를 재구성함으로서, 데이타 의존영역을 확장하여 반복축소변환이 필요한 영역을 최소화한다 그 결과 화질에는 거의 영향을 미치지 않고, 복원과정에서의 불필요한 계산량을 제거하여 고속 복원이 가능하다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.13-19
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• 2001

기존의 프랙탈 영상복원은 모든 치역 블럭에 대해 반복축소변환을 수행하므로 복원시 많은 계산량이 요구되었다. 이를 개선하기 위해 각 치역 블럭마다 반복축소변환이 필요한 영역과 필요하지 않은 영역으로 구분하는 방법이 제시된 바 있다. 반복축소변환이 필요 없는 영역을 데이타 의존영역이라 하고, 데이타 의존영역이 확장될수록 반복축소변환 영역은 줄어든다. 그래서 본 논문에서는 정의역 블록의 탐색 영역을 치역과 비슷한 영역으로 제한하여, 정의역 블럭이 더 많이 중복되도록 부호화하여 데이타 의존영역을 최대화 즉, 반복축소변환 영역을 최소화한다. 반복축소변환 영역이 최소가 되는 정의역을 정의역 최소화 기법으로 정의한다. 그래서 정의역 최소화 기법을 이용하여 프랙탈 영상 복원시 화질에 거의 영향을 미치지 않고, 반복축소변환에 필요한 계산량을 감소시켜 고속 복원이 가능하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.564-575
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• 1996

Conventional decoding procedures have some problems in order to obtain reconstructed images with high speed. In this paper, the solutions of these are studied and a new fast decoding algorithm is proposed. The proposed algorithm uses a convergence criterion that is used to reduce the redundant iteration in the conventional method and to determine continuation of decoding. The initical image similar to roiginal image is estimated firstly in this algorithm. From the simulation resuls, the proposed algorithm is able to achieve the reconstructed image within 3-4 iteration under the objective criterion. Without any increment of the memory, the quality of the image reconstructed by the proposed algorithm has same quality asthe conventional method.