• 대한전자공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.914-922
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• 1987

An image coding technique based on a segmentation, which utilizes a simplified description of regions composing an image, is investigated in this paper. The proposed coding technique consists of 3 stages: segmentation, contour coding. In this paper, emphasis was given to texture coding in order to improve a quality of an image. Split-and-merge method was employed for a segmentation. In the texture coding, a linear predictive coding(LPC), along with approximation technique based on a two-dimensional polynomial function was used to encode texture components. Depending on a size of region and a mean square error between an original and a reconstructed image, appropriate texture coding techniques were determined. A computer simulation on natural images indicates that an acceptable image quality at a compression ratio as high as 15-25 could be obtained. In comparison with a discrete cosine transform coding technique, which is the most typical coding technique in the first-generation coding, the proposed scheme leads to a better quality at compression ratio higher than 15-20.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1730-1733
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• 1997

In this paper, a realization of a subband coding with TMS320C80 is studied. TMS320C80 is a multi-media processor specially designed for an image process. A main topic of this paper, as mentioned above, is an application of TMS320C80 to subband coding. Subband coding is the coding that devides full image to several subbands and encodes each subband with different coding methods. As using that methods, good image compression can be obtained. First above all, goal of this paper deals with TMS320C80 in coding still image and useds it in expending it's application to 3-D video coding.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권2호
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• pp.232-239
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• 2023

Aiming at the poor compression quality of traditional image compression coding (ICC) algorithm, a multi-description ICC algorithm based on depth learning is put forward in this study. In this study, first an image compression algorithm was designed based on multi-description coding theory. Image compression samples were collected, and the measurement matrix was calculated. Then, it processed the multi-description ICC sample set by using the convolutional self-coding neural system in depth learning. Compressing the wavelet coefficients after coding and synthesizing the multi-description image band sparse matrix obtained the multi-description ICC sequence. Averaging the multi-description image coding data in accordance with the effective single point's position could finally realize the compression coding of multi-description images. According to experimental results, the designed algorithm consumes less time for image compression, and exhibits better image compression quality and better image reconstruction effect.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권1호
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• pp.114-127
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• 2017

This paper proposes a color image coding algorithm based on shape-adaptive all phase biorthogonal transform (SA-APBT). This algorithm is implemented through four procedures: color space conversion, image segmentation, shape coding, and texture coding. Region-of-interest (ROI) and background area are obtained by image segmentation. Shape coding uses chain code. The texture coding of the ROI is prior to the background area. SA-APBT and uniform quantization are adopted in texture coding. Compared with the color image coding algorithm based on shape-adaptive discrete cosine transform (SA-DCT) at the same bit rates, experimental results on test color images reveal that the objective quality and subjective effects of the reconstructed images using the proposed algorithm are better, especially at low bit rates. Moreover, the complexity of the proposed algorithm is reduced because of uniform quantization.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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• pp.169-172
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• 2005

Genetic algorithm based predictor for lossless image compression is propsed. We describe a genetic algorithm to learn predictive model for lossless image compression. The error image can be further compressed using entropy coding such as Huffman coding or arithmetic coding. We show that the proposed algorithm can be feasible to lossless image compression algorithm.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1410-1419
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• 1989

In this paper, we present a new synthetic high coding method which gives high image compression ratio. Given an image, only its low-pass component is transmitted by DCT coding` the high-pass component is not transmitted but synthesized using edge sharpening on the reconstructed low-pass image at the receiver. For the DCT coding which is used to encode the low-pass image, we used an improved version of Cox's variance estimator. Also, introduced are new image quality measures called GSNR and EPR which emphasize perceptual aspects of image quality. Experimental results show that the performance of the proposed synthetic high coding is better in various quality measures than that of Cox's adaptive transform coding. Also, it yields acceptable image quality with neither apparent block effect nor visible granular noise even at high compression ratio of about 30:1.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권9호
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• pp.1287-1294
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• 2002

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.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권1B호
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• pp.148-155
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• 2000

영상 내에서 중요한 내용을 포함하고 있는 관심영역 (region of interest: ROI)을 나머지 영역보다 우선적으로 전송하는 점진적 관심영역 부호화 방법은 웹 검색이나 영상 데이터베이스 시스템에 유용하게 사용될 수 있다. 관심영역 부호화 방법은 전 영역을 동일한 중요도로 전송하는 일반적인 점진적 부호화(progressive coding) 방법과는 달리, 특정 영역을 우선적으로 부호화하여 전송하기 때문에 짧은 시간 내에 매우 적은 양의 수신된 비트스트림을 가지고 원영상의 내용을 파악할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 비트율 제어와 점진적 전송 기술을 적용하기 용이한 임베디드 부호화 방법을 이용한 점진적 관심영역 부호화 방법과, 원영상에 대한 관심영역의 위치정보를 효율적으로 전송하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웹 검색이나 영상 데이터베이스 시스템 등의 응용 분야에 효과적으로 적용할 수 있음을 실험 결과를 통하여 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.96-101
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• 2003

최근, 새로운 영상 부호화로서 프랙탈 부호화가 높은 압축률의 가능성으로 폭넓게 연구되고 있다. 프랙탈 부호화는 초기에 흑백 영상과 선영상의 압축 방식으로서 검토되었다. 더욱이 Jacquin은 프랙탈 변환(LIFS)을 제안하여 프랙탈 부호화를 농담 영상으로 확장하였다. 현재, Gram-Schmidt 직교화 방식을 이용한 YTKT의 LIFS방식 등은 정지 영상 압축의 국제표준 방식인 JPEG와 경합이 가능할 정도의 압축률이 얻어졌다. 본 연구에서는 YTKT방식의 직교화 연산 알고리즘의 연산량을 크게 삭감할 수 있는 방법을 제안한다.

• 자연과학논문집
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• 제4권
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• pp.191-220
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• 1991

Human Visual System(HVS)의 특성과 image의 textural regions의 roughness을 이용하여 image segmentation을 행하여 high compression에서도 고화질을 나타내는 새로운 image coder를 이 논문에서 논한다. 제안된 image coder는 constant segments를 가진 segmentation-based image coding technique의 문제들을 다음과 같은 방법론을 제안함으로써 해결하였다. Image를 HVS으로 보았을 때 degree of roughness에 관하여 textually homogeneous regions으로 segmentation하였다. Fractal dimension을 roughness of textural regions을 측정하기 위하여 사용하였다. Segmentation은 fractal dimension을 thresholding하여 textural regions이 three texture classes로 분류하였다(perceived constant intensity, smooth texture, and rough texture). High compression을 가지는 고질화의 image coder는 각각의 segment boundary와 각각의 texture class에 효율적인 coding technique를 적용 함으로 얻었다.