An efficient texture compression method is proposed based on a block matching process between the current block and the previously encoded blocks. Texture mapping is widely used to improve the quality of rendering results in real-time applications. For fast texture mapping, it is important to find an optimal trade-off between compression efficiency and computational complexity. Low-complexity methods (e.g., ETC1 and DXT1) have often been adopted in real-time rendering applications because conventional compression methods (e.g., JPEG) achieve a high compression ratio at the cost of high complexity. We propose a block matching-based compression method that can achieve a higher compression ratio than ETC1 and DXT1 while maintaining computational complexity lower than that of JPEG. Through a comparison between the proposed method and existing compression methods, we confirm our expectations on the performance of the proposed method.
DCT는 손실압축 중에서 가장 많이 사용되는 블록기반 변환 코디이다. DCT는 통계적으로 최적의 변환인 Karhunen-Loeve 변환에 가깝다. 본 논문에서는 영상압축의 국제표준인 JPEG에 기반을 두어 TMS320C80을 이용하여 정지영상 부호화 기를 만들었다. 이 정지영상 부호화기는 크게 변환기, 양자화기 그리고 인코더의3가지 부분으로 나누어 구성되어있다.
본 논문에서는 JPEG2000 표준에서 주파수 변환기법으로 채택된 이산 웨이블릿 변환과 선형양자화 방법을 채택하여 영상 전체가 아닌 영상의 부분 데이터만을 암호화하여 암호화를 위한 계산양을 줄이는 방법을 제안하였다. 또한 계산양이 많은 암호화 알고리즘 대신 비교적 계산양이 적은 카오스 시스템을 이용함으로써 계산양을 더욱 감소시켰다. 이 방법은 영상의 압축비를 유지하기 위해서 양자화와 엔트로피 코딩 사이에서 암호화를 수행하며, 부대역의 선택과 카오스 시스템을 이용한 무작위 변환방법을 사용한다. 영상에 대한 실험방법은 우선 암호화할 부대역을 선택한 후 영상데이터를 일정한 블록으로 만든 후 랜덤하게 좌/우로 시프트 하는 방법과 두 가지 양자화 할당 방식(Top-down/Reflection code)을 사용하여 암호화한 데이터를 압축 시 데이터양의 변화를 최소화하였다 또한, JPEG2000의 점진적 전송(Progressive transmission)에 적합한 암호화 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 소프트웨어로 구현하여 약 500개의 영상을 대상으로 실험한 결과 원 영상 데이터를 부분적으로 암호화함으로써 원 영상을 인식할 수 없을 정도의 암호화효과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 제안한 방법은 작은 양의 암호화로 효과적으로 영상을 숨기는 방법임을 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 여러 방식을 제안하였으며, 이들의 암호화 수행시간과 암호화효과 사이에 상보적인 관계가 있음을 보여, 적용분야에 따라 선택적으로 사용할 수 있음을 보였다. 또한 본 논문의 방식들은 응용계층에서 수행되는 것으로, 현재 유 무선 통합 네트워크의 중요한 문제로 대두되고 있는 끝과 끝(end-to-end)의 보안에 대한 좋은 해결방법으로 사용될 수 있으리라 기대된다.
본 논문에서는 정지 영상의 압축 방식인 JPEG2000에서 영상의 질을 일정하게 유지하면서 부호화 시간을 단축시키는 알고리즘을 제안하였다. 전체 이미지의 주파수 분포를 추정하여 출력 비트스트림을 위한 최적의 자름점(Truncation Point)을 찾아 선택된 비트플레인만 부호화하는 방법이다. 다해상도의 특징을 갖는 웨이블렛은 각각의 해상도마다 수직, 수평 및 대각선 주파수 성분을 얻을 수 있다. 이 주파수 상관관계는 전체 레벨에서 유지되며 입력영상에 따라 고유한 주파수 특징을 나타낸다. 따라서, 최상위 레벨의 주파수 관계로 각각의 코드블럭에서 부호화할 비트를 예측하여 적절한 자름점을 선택할 수 있어 부호화 시간을 단축시켰다. 또한 명도 성분보다는 에너지가 작은 컬러 성분에서 부호화 되지 않는 하위 레벨은 단순한 다운 샘플링만으로 저주파 통과 필터를 대신함으로써 부호화 시간을 줄이는 성과를 보였다. 이러한 제안된 알고리즘으로 부호화 시간을 약 15~36% 줄였으며 PSNR을 30$\pm$0.5㏈로 유지하였다.
본 연구에서는 웨이블렛 변환에 기반한 EZW알고리즘을 적용하여 효율성 있는 영상 압축방법을 제시하였다. 이 방법은 영상을 Daubechies 필터에 의하여 웨이블렛 변환하고 대역간 웨이블렛 계수들의 상관관계를 이용하여 제로트리 부호화하는 EZW 알고리즘을 적용하여 웨이블렛 계수의 크기가 임계값이상이면 POS, NEG 심볼로 분류하고 임계값 이하이면 IZ, ZTR 심볼로 분류하여 주 부호화과정과 종속 부호화과정을 수행하며 임계값을 반으로 줄이면서 부호화과정을 반복하는 영상압축방법이다. 본 연구에서 제시한 방법을 수행하여 영상압축한 결과를 정지영상압축방법에 사용되는 JPEG알고리즘에 의하여 수행한 영상압축결과와 비교한 결과 본 연구에서 제시한 영상압축결과가 부호화 복호화에서 원하는 비트율로 조절할 수 있고 낮은 비트에서 우수한 PSNR값을 나타내며 블록현상이 발생하지 않아 JPEG의 영상압축방법보다 우수하다는 것을 확인하였다.
텍스처 영상 압축은 JPEG과 같은 영상 압축 표준을 사용한다. 일반 텍스처 영상에는 JPEG으로도 좋은 압축 성능을 내지만 패치 텍스처 영상은 이러한 영상 압축 기술로 압축했을 때 좋은 압축 성능을 보이지 못하였다. 이를 보완하고 압축 성능을 높이기 위해 기존의 패치 텍스처 영상에 주변 화소간에 색차를 줄이기 위한 전처리 기술을 소개하고, 제안된 기술과 JPEG 압축을 순서대로 적용하였을 때 압축 성능이 23%에서 45%까지 향상됨을 보이고자 한다.
In this paper a Dear lossless compression of medical images with vector quantizer is proposed. In order to apply the vector quantizer to medical images, the peak error in the reconstructed image is reduced down to 1. Simulation results show that the proposed coding scheme provides better performance with a PSNR improvement compared to the conventional JPEG standard.
본 논문에서 높은 에러 정정 성능을 갖는 디지털 홀로그래픽 광메모리 시스템을 구현하였다. 에러 정정 성능을 높이기 위해서, 비트에러 정정 능력을 갖고 있는 Hamming(12, 8, 1)코드와 산발 및 연집에러 정정 능력이 뛰어난 Reed-Sokomon 코드로 구성된 hydrid 코딩기법을 채용하였다. 입력 데이터로는 Lena 영상 (256$\times$256bytes)을 책택하였으며, 영상압축기법(JPEG)을 도입하였다. Hybrid 코딩과 영상압축기법을 조합한 광메모리 시스템의 시험결과가 제시되었다.
Medical image compression using the wavelet transform has been tried. Due to the flexibility in representing nonstationary image signal in both time and frequency domains and its ability to adapt human visual characteristics, wavelet transform has unique advantage in images compression. In the proposed wavelet compression original image is decomposed into multi-scale bands. Different scale factors are employed in the quantization of wavelet decomposed images in different bands. For the lowest band, a predictor is designed and error signal is entropy coded. For high scale bands, runlength coding for toro run is used with Huffman coding. From simulation with magnetic resonance images($256\times256$ size, 256 graylevels) the proposed algorithm is superior to the JPEG by more than 2.5 dB in near lossless compression (CR = 8 - 10).
A conventional image coder, such as JPEG, requires not only DCT and quantization but also additional pre-filtering under noisy environment. Since the pre-filtering removes camera noise and improves coding efficiency dramatically, its efficient implementation has been an important issue. Based on well-known noise removal techniques in image processing fields, this paper introduces an efficient scheme by adapting a noise removal procedure to block-based image coders. By using two-dimensional DCT factorization, the proposed image coder has only a modified DCT and a VLC, and performs pre-filtering and quantization simultaneously in the modified DCT operation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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