We examine the compression performance of two irreversible (lossy) compression techniques, ADCT-VQ (Adaptive Discrete Cosine Trandform - Vector Quantization) and JPEG (Joint Photographic Experts group) which are basis of medical image information systems. Under the same compression ratio, MSE(Mean Square Error) is 0.578 lower in JPEG than in ADCT-VQ while SNR(Signal to Noise Ratio) is 1.236 dB higher in JPEG than in ADCT-VQ.
Large medical images in PACS are compressed for saving storage space and improving network speed. The integrated compression environment was designed and developed for uniting of various compression methods. Various compression algorithm-RLE compression, lossless JEPG, JPEG, was built into it, complying with DICOM. A image compression using DWT was also implemented in it. And a unified algorithm of lossless compression and lossy compression was designed to improve images quality and to make compression ratios high. And integrated compression environment was operating together with a database program for efficient and user-friendly management.
Double JPEG compression detection is one of the most important ways of exposing the integrity of the JPEG image in image forensics. Several methods have been proposed for discriminating against the double JPEG image. In this paper, we propose a new method for restoring the JPEG compressed image and making the detector confused by introducing a Generative Adversarial Network (GAN). First, a generator network is designed for restoring the JPEG compressed image and analyzed the quality. Then, the restored image is tested with the double compression detector for evaluating the robustness of the proposed GAN model. The detection accuracy reduces from 98% to 58%.
본 논문에서는 JPEG 압축 영역에서의 리버서블 워터마킹 기법을 제안한다. 리버서블 워터마킹은 원본을 손상시키는 기존의 워터마킹과 달리 원본을 보존하는 방법이기 때문에 인증용으로 효율적이다. 인터넷상의 대부분 영상들은 저장 공간을 줄이고 통신효율을 높이기 위해서 JPEG과 같은 압축영상을 많이 사용하므로 JPEG 영상에 리버서블 워터마킹을 연구할 필요성이 있다. 본 논문에서는 무손실 압축을 이용하여 워터마크를 삽입하고 워터마크를 추출할 때 원 영상을 복원한다. $256{\times}256$ 표준영상들에 대해 실험한 결과 QF(Quality Factor)가 75일 매 JPEG 영상과 워터마크가 삽입된 JPEG 영상의 PSNR(peak signal to noise rate)은 $38{\sim}42dB$이였고 워터마크 삽입 량은 $2500{\sim}3400bit$이였으며, Lena 영상에서 QF를 $10{\sim}99$까지 조절하여 실험을 진행한 결과 PSNR은 QF에 정비례함을 알 수 있었고, 워터마크 삽입량은 $1600{\sim}2800bit$였다.
Motion JPEG2000과 같은 동영상 압축 시스템에서는 데이터 메모리에 대한 빈번한 접근이 전체 시스템에 큰 병목 현상이 된다. 이처럼 시스템에서 요구하는 메모리의 대역폭을 감소시키기 위해서, 본 논문은 약간의 화질 손실이 있는 새로운 embedded compression(EC) 알고리즘과 구조를 고안하였다. 또한, 메모리 내의 압축된 데이터에 임의 접근성(Random Accessibility)과 짧은 지연 시간(Latency)을 보장하기 위해서 매우 단순하면서도 효율적인 entropy 부호화 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 JPEG2000 표준안 알고리즘에는 어떠한 변경도 하지 않으면서, 제안한 multi-mode 알고리즘을 통해 JPEG2000 시스템에서 요구하는 메모리의 대역폭의 감소(약 52${\sim}$81%) 와 코드블록 메모리의 크기를 약 2 배 이상 감소시킬 수 있었다.
본 연구는 PACS에서 JPEG200을 이용하여 AAPM CT Performance Phantom 영상을 다양한 비율로 압축 한 후 영상의 질 변화를 알아보았다. 원 영상을 기준으로 압축된 영상을 비교했을 때 물의 CT 계수 측정에서는 압축률 15:1에서 1.93%의 변화, 절편 두께 측정에서는 15:1에서 0.81% 의 변화를 보였다. 균일도는 규칙적인 변화나 통계적으로 유의한 차이가 나타나지는 않았다. 노이즈 측정의 경우 10:1에서 1.47%의 변화를 보이나 15:1에서 10.99%로 증가한 후 변화율 증가 폭이 확대되어 40:1에서 81.68%의 변화율을 보였다. CT 계수, 균일도, 절편 두께, 공간 분해능, 대조도 분해능의 경우 압축률 증가에 따라 영상의 화질 변화율도 증가하나 영향은 크지 않은 것으로 나타났다. 상대적으로 노이즈는 압축에 따른 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. JPEG2000 압축 기법으로 AAPM CT Performance Phantom 영상을 평가한 결과 CT영상의 압축을 시행하는 경우 10:1정도의 압축률이 적정한 것으로 판단된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5547-5562
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2016
JPEG-LS is an international standard for lossless or near-lossless image-compression algorithms. In this paper, a simple method is proposed to improve the performance of the lossless JPEG-LS algorithm. With respect to JPEG-LS and its supplementary explanation, Golomb-Rice (GR) coding is mainly used for entropy coding, but it is not used for long codewords. The proposed method replaces a set of long codewords with a set of shorter location map information. This paper shows how efficiently the location map guarantees reversibility and enhances the compression rate in terms of performance. Experiments have also been conducted to verify the efficiency of the proposed method.
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.
The demand for handling images in digital form has increased dramatically in recent years. Digital image compression is required to store and transmit mass information in different from general information. JPEG(Joint Photographic Experts Group) committee founded by CCITT and ISO is define the still-image standard compression/restoration algorithm. JPEG is proposed the standard of grayscale and color still-image compression/restoration. In the image quality, JPEG is applicable to the various applications in which compression is able to from 1/10 to 1/50 without the visible obstacle. In this paper, we proposed that the proposed method enhance the compression ratio which is reducing the higher frequency in order to increasing the spatial redundancy in the image. The proposed method is using the low pass filter in order to reducing the higher frequency. The low-pass filters are using the median filter and convolution filter in the spatial domain, FFT filter in the frequency domain. We acquired the additive compression ratio reducing the higher frequency using the low-pass filter.
본 논문은 고해상도 위성영상의 압축성능을 분석한 것이다. 위성영상처리에 있어 위성 영상은 고 해상도이고, 많은 픽셀정보를 보유하고 있어 영상처리는 많은 시간이 소요된다. 따라서 보다 효율적인 작업을 위해 영상압축과 복원이 필요하다. 위성영상의 압축과 복원에 있어 도로, 건물, 숲 둥에 관한 정보를 유지하여야 한다. 본 연구에서는 고해상도와 분광반사특성 유지하면서 영상데이터를 효율적으로 압축 및 복원할 수 있는 기법들인 PEG와 웨이브렛 변환(wavelet transform)을 이용한 지도영상의 압축성능을 비교분석 하였다. 이 결과 JPEG보다 WSQ압축 알고리즘이 지도영상 압축에 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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