본 논문에서는 무손실 영상 압축에서 쓰이는 변형된 정수 변환들을 설명하고 이를 2차원으로 확장한 것에 대한 성능 분석을 제시한다. 변형된 정수 변환들은 2차원으로 확장하는 방법에 따라서 그 성능 및 복잡도가 다른 면이 있다. 따라서 본 논문에서는 분리 가능한 형태로 확장한 변형 H.264 정수 변환 및 리프팅 구조를 이용한 가역 정수 변환과 분리 가능하지 않은 형태로 확장한 JPEG XR의 PCT변환에 대한 성능 및 복잡도를 비교 분석하여 제시하고, 이에 관련된 실험 결과를 제공한다. 실험 결과는 리프팅 구조를 이용하여 변형된 가역 정수 변환을 분리 가능한 형태로 확장하는 방법이 압축 효율면에서 가장 우수함을 보여준다.
본 논문에서는 H.264/AVC 표준에서 사용되는 정수 변환을 변형하여 무손실 압축에 효율적인 변환 구현 방법을 제안한다. 기존의 가역(reversible) 변환용으로 제시된 정수 변환은 변환 계수의 값의 범위가 상당히 커서 무손실 압축에 효율적이지 못한 면이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 효율적인 정수 변환을 제시한다. 기존 정수 변환의 변형은 고속 연산 수행을 위해서 리프팅을 기반으로 설계되고 효율적인 구조를 도출한다. 본 논문의 결과로서 고속 연산 수행을 위한 신호 흐름도를 제시하고, 이에 관련된 실험 결과를 제공한다. 실험 결과는 제안된 변형 정수변환이 기존 구현 방법에 비하여 무손실 압축 성능에서 우수하단 것을 보여준다.
In this paper, we propose a novel hardware architecture for an intra-prediction, integer transform, quantization, inverse integer transform, inverse quantization, and mode decision module for the macroblock engine of a new video coding standard, H.264. To reduce the cycle of intra prediction, transform/quantization, and inverse quantization/inverse transform of H.264, a reduction method for cycle overhead in the case of I16MB mode is proposed. This method can process one macroblock for 927 cycles for all cases of macroblock type by processing $4{\times}4$ Hadamard transform and quantization during $16{\times}16$ prediction. This module was designed using Verilog Hardware Description Language (HDL) and operates with a 54 MHz clock using the Hynix $0.35 {\mu}m$ TLM (triple layer metal) library.
In this paper, we propose the lossless image compression algorithm using the integer wavelet transform. Recently, the S+P transform is widely used and computed with only integer addition and bit-shift operations, but not proper to remove the correlation of smooth images. then we compare the Harr wavelet of the S+P transform with various integer coefficient filter banks and apply 9/7 ICFB to the wavelet transform. In addition, we propose a entropy-coding method that exploits the multiresolution structure and the feedback of the prediction error, and can efficiently compress the transformed image for progressive transmission. Simulation results are compared to the compression ratio using the S+P transform with different types of images.
본 논문에서는 VP9 디코더에 대한 행렬 기반의 정수형 역변환 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 DCT(Discreste Cosine Transform), ADST(Asymmetric Discrete Sine Transform) 그리고 WHT(Walsh-Hadamard Transform)에 대한 알고리즘을 공유하며 버터플라이구조보다 하드웨어 리소스를 줄이고 제어하기 쉬운 하드웨어 구조이다. VP9 구글 모델 내 정수형 역변환은 버터플라이구조 기반의 정수형 역변환 구조를 가진다. 일반적인 버터플라이구조와는 달리 구글모델 내 정수형 역변환은 각 단계마다 라운드 쉬프트 연산기를 가지며, 비대칭 구조의 사인 변환을 포함한다. 따라서 제안하는 구조는 모든 역변환 모드에 대해 행렬계수 값을 근사하고, 이 계수 값을 이용하여 행렬연산 방식을 사용한다. 본 논문의 기술을 사용하면 역변환 알고리즘에 대한 모드별 동작 공유 및 버터플라이구조에 비해 곱셈기 수를 2배가량 감소시킬 수 있다. 그래서 하드웨어 리소스를 효율적으로 관리가 가능해진다.
변환부호화기(Transform coders)를 설계함에 있어서 비트 할당(Bit allocation)은 중요한 설계 요인 중의 하나이다. 본 논문에서는 고해상(high-resolution) 이론에 의한 수식들을 바탕으로 각 계수 양자화기들의 비트율을 정수값으로 할당해주는 최적의 알고리즘인 최대 탐욕 알고리즘과 최소 탐욕 알고리즘을 제안하였다. 특히, 제안된 최대 탐욕 알고리즘과 최소 탐욕 알고리즘에서 쌍대성(duality) 성질을 확인할 수 있었다.
We present an optimized integer cosine transform(OICT) as an alternative approach to the conventional discrete cosine transform(DCT), and its fast computational algorithm. In the actual implementation of the OICT, we have used the techniques similar to those of the orthogonal integer transform(OIT). The normalization factors are approximated to single one while keeping the reconstruction error at the best tolerable level. By obtaining a single normalization factor, both forward and inverse transform are performed using only the integers. However, there are so many sets of integers that are selected in the above manner, the best OICT matrix obtained through value minimizing the Hibert-Schmidt norm and achieving fast computational algorithm. Using matrix decomposing, a fast algorithm for efficient computation of the order-8 OICT is developed, which is minimized to 20 integer multiplications. This enables us to implement a high performance 2-D DCT processor by replacing the floating point operations by the integer number operations. We have also run the simulation to test the performance of the order-8 OICT with the transform efficiency, maximum reducible bits, and mean square error for the Wiener filter. When the results are compared to those of the DCT and OIT, the OICT has out-performed them all. Furthermore, when the conventional DCT coefficients are reduced to 7-bit as those of the OICT, the resulting reconstructed images were critically impaired losing the orthogonal property of the original DCT. However, the 7-bit OICT maintains a zero mean square reconstruction error.
This paper proposes a compression scheme based on the modified reversible integer transform (MRIT) and forward adaptive prediction for lossless image compression. JPEG XR is the newest image coding standard with high compression ratio and that composed of the Photo Core Transform (PCT) and backward adaptive prediction. To improve the efficiency and quality of compression, we substitutes the PCT and backward adaptive prediction for the modified reversible integer transform (MRIT) and forward adaptive prediction, respectively. Experimental results indicate that the proposed method are superior to the previous method of JPEG XR in terms of lossless compression efficiency and computational complexity.
Recently, block-based transforms, like discrete cosine transform (DCT), have been widely used in image and video coding standards, but block-based transforms have a weak point with blocking effect. However, the integer lapped orthogonal transform (ILOT) is a tool for block-based coding with bases functions that overlap near blocks, so it has a strong point against blocking effect. Although it has slightly higher arithmetic complexity than the DCT, the coding gain is significantly higher with much less blocking artifacts. This paper introduces the integer lapped orthogonal transforms and discrete cosine transform. And we compare the performance of DCT with ILOT which is proposed a new efficient method for image coding applications.
본 논문은 파워 상호보완 윈도우를 이용한 지연 감소 알고리즘을 IntMDCT(Integer Modified Discreate Cosine Transform)에 적용하고자 제안한다. 기존에 사용하는 변환 방식인 MDCT는 정수 입력에 대해 실수 값을 출력하므로 데이터의 확장을 야기 시킨다. 이에 정수 대 정수 변환인 IntMDCT 기술이 등장했다. 하지만 IntMDCT는 MDCT(Modified Discreate Cosine Transform)처럼 알고리즘 지연을 갖는 문제점을 가지고 있다. 지연은 실시간 통신을 목표로 하는 환경에 있어 중요한 이슈로 자리 잡고 있다. 이러한 샘플의 지연을 최소화하기 위해 제안하는 알고리즘을 적용하고 성능을 평가한 결과, IntMDCT에서 발생하는 샘플 지연이 절반으로 감소하는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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