Video data compression is a major key technology in the field of multimedia applications. Variable-length coding is the most popular data compression technique which has been used in many data compression standards, such as JPEG, MPEG and image data compression standards, etc. In this paper, we present memory efficient VLC decoder architecture for MPEG-2 application which can achieve small memory space and higher throughput. To reduce the memory size, we propose a new grouping, remainder generation method and merged lookup table (LUT) for variable length decoders (VLD's). In the MPEG-2, the discrete cosine transform (DCT) coefficient table zero and one are mapped onto one memory whose space requirement has been minimized by using efficient memory mapping strategy The proposed memory size is only 256 words in spite of mapping two DCT coefficient tables.
H.263부호기에서 정지영상 부호화를 위한 부가 부호기법인 Annex I는 기존의 JPEG, MPEG-1, -2와는 달리 부호화하고자 하는 현재 블록의 DCT 계수를 기부호화된 블록의 DCT 계수들을 이용하여 예측부호화 (Differential Pulse Coded Modulation; DPCM)를 행하고, 이를 통한 부호화 이득의 향상을 얻고 있다. 본 논문에서는 이런 H.263 Annex I의 예측기법을 공간영역에서의 의미를 수학적으로 유도한다. 이를 통해서 H.263 Annex I의 예측기법의 비효율성을 지적하고, 영상신호의 특성에 맞게 예측방식을 수정한다. 제안된 DCT 계수 예측 방식과 기존의 H.263 Annex I 방식의 이론적인 예측성능을 평가하고, H.263 부호기에 적용하여 제안방식의 효율성을 검증한다.
웨이브렛 변환을 사용한 영상은 인간의 시각체계(HVS)에 적적한 양자화 및 부호화를 위한 계층적 구조를 제공한다. 인간의 시각이 민감하게 감지하는 부분을 더 정확하게 부호화 하고, 그렇지 못한 부분에서는 적절한 정보의 손실을 허용하는 원리를 이상적으로 적용할 수 있다. 이런 웨이브렛 변환영상의 통계적 특성을 이용한 제로트리 부호화 기법은 중요한 영상계수를 선별하여 영상전체에서 의미있는 계수를 순서대로 부호화 함으로써 매입 파일(Embeded File)을 생성한다. 본 연구에서는 제로트리 부호화 과정중 불확실 구간(Uncertainty Interval)에서 발생하는 오차(Error)를 줄이기 위하여 LBG(Line Bute Gray) 알고리즘을 도입하여 최적의 오차 코드북을 생성한 후 복원시 사용함으로써 결과의 향상을 보였다. 오차교정(Error Correction)은 EZW(Embeded Zerotee Wavelet) 부호화 과정에서 손실되기 쉬운 고주파수 밴드에 적용하여 복원시 영상의 자세한(detail) 성분을 살리는데 효과적이다. JPEG과 같은 DCT 기반 영상압축 결과에 비하여 화질에서 더 좋은 성능을 보일뿐아니라, DCT 특유의 블록화 현상도 제거되었다.
In this paper, a best-basis selection algorithm that improves the performance of the coding gains and the computational complexity is proposed. The proposed algorithm limits the computational complexity according to the resolved threshold value and decomposes the parent subbands by using the top-down tree search and the relative energy between the parent subbands and the child subbands. For the experiments of the proposed algorithm, the bit-rates, the peak signal-to-noise ratio (PSNR), and the reconstructed images are presented by using the Quad-tree coder. The result of the proposed algorithm is compared to that of DWT algorithm using the Quad-tree coder for a set of standard test images. In addition, the result of the proposed algorithm is compared to that of JPEG-2000 algorithm and that of S+P algorithm.
데이터에 삽입되어 있는 워터마크를 제거하려는 공격기법이 점차 발전되면서 여러 가지 워터마킹 알고리즘이 등장하게 된다. 보통 워터마크를 제거하기 위해서는 워터마크 신호의 동기를 제거하는 동기-제거(De-Syncronization) 공격 방법을 이용한다. 이런 공격에 대처하기 위한 워터마킹 방법으로는 세 가지로 분류할 수 있는데, 공격에 영향을 받지 않는 영역(invariant domain)에 워터마크를 삽입하는 방법, 템플릿(template)을 이용한 방법, 자기 참조(self-reference)를 이용한 기법 등이 있다. 본 논문에서는 공간 영역에서의 자기 참조 워터마킹 방법을 소개하고, 이에 적합한 메시지를 삽입하고 검출하는 방법에 대해 제안한다. 삽입하려는 메시지와 Reed-solomon Code를 이용하여 만든 부가적인 정보를 QOS(Quasi-orthogonal sequences)방법과 DSSS를 이용하여 만든 다음 키 값을 이용하여 뒤섞으면 워터마킹 블록을 자기 참조 워터마킹 방법으로 영상에 삽입하게 된다. 그 결과 일반적 필터링 공격에는 95% 이상 검출됐고, JPEG 압축 파라미터 60에서도 97% 이상 검출되었다.
In this paper, we proposed a wavelet image coder based on the portable embedded microprocessor. The proposed coder stores the bit level information of the wavelet coefficient in the 2D significance array. Using this information, the coder make the significance check for coefficient and bit level scanning at the same pass. The proposed method has the advantage that we can reduce the scan iteratively and the memory usage for the coding process. Experimental results show that the proposed method outperforms popular image coders such as JPEG, EZW and SPIHT in based on the portable embedded system environment.
오늘날 하드웨어의 발전으로 인해 영상 해상도는 FHD를 넘어 4K UHD 이상의 영상 해상도가 사용화되고 있다. 하지만 Edge Map을 만들기 위해 일반적으로 사용하는 함수들은 Convolution 함수 일종으로서 영상의 해상도가 높을수록 더 많은 Complexity를 요구한다. 또한 현재 주요 영상 압축 기술인 JPEG, H.264/AVC High efficiency video coding(HEVC)같은 기법들은 자연 영상을 중점으로 개발되어 있어 Edge map 압축에 있어 자연 영상만큼의 효율을 보여주지 못하고 있다. 본 논문은 원 영상을 Down Scaling한 뒤 이미지를 다시 원래 사이즈로 Up Scaling하여 두 영상의 차를 이용한 Edge Map을 생성하는 새로운 방법을 소개한다. 생성된 Edge Map의 특성인 Histogram 값의 분포가 0을 중심으로 Gaussian 분포를 가지는 것을 이용한 Zero Based 코덱을 제안한다. 제안된 알고리즘을 이용하여 고 해상도 영상에서도 빠르게 Edge Map을 생성하고 제안한 코덱을 통해 해당 Edge map을 압축한 결과 다른 압축 기술보다 더 뛰어난 성능을 보여주었다.
새로운 변환 방식으로 최근 많이 사용하고 있는 웨이블릿 변환은 영상을 시간(위치정보)와 주파수 공간(주파수 정보)에서 동시에 표현함으로서 다른 변환 방식과는 큰 차이를 보여준다. 이런 웨이블릿 변환의 통계적 특성을 이용한 제로트리 분호화 기법은 영상 전체에서 의미 있는 영상 계수를 선별하여 약속된 우선 순위대로 부호화함으로서 매입 파일(embedded file)을 생성한다. 본 논문에서는 압축율이 큰 경우 제로 트리 부호화 과정 중 불확실 구간에서 발생하는 오차를 측정하여 최적의 오차 코드북을 생성한 후 복원시 참조함으로서 결과의 향상을 보이고자 하였다. 오차 교정은 제로트리 부호화 과정에서 손실되기 쉬운 고주파수 밴드에 적용하여 복원시 영상의 자세한 성분을 살리는데 효과적이었다. JPEG과 DCT기반 영상압축 결과에 비하여 화질에서 더 좋은 성분을 보일 뿐 아니라 고압축 복원시 발생하는 DCT 특유의 블록화 현상도 제거되었다.
This paper deals with the underwater image transmission system which includes in AUV(Autonomous Underwater Vehicle) Project(that is VORAM(Vehicle for Ocean Research And Monitoring)), developed by KIMM for survey and investigation of a sea-bed through transmitting the underwater image to the mother ship. The system presented in this paper consists of a transducer which has a 136KHz center frequency and it's 10KHz bandwidth, pre-amplifier, $\pi$/4 QPSK(Quadreature Phase Shift Keying) modulation/demodulation method, image compressing method using JPEG technique and modified Stop & protocol. The experimental results of the system is verified to a high performance with 9600 bps for transmitting the underwater image through the basin test. The results of test are also verified which allows to desirable transmission performance compared with the existing developed system and the possibility to put the practical use of survey and investigation. And, the viterbi coding and adaptive equalizer for cancelling the multipath effect are developing for more effective image transmission system. Also, these technique will very effectively adapt to realtime image transmission system.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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