본 논문은 JPEG2000 Encoder를 위한 EBCOT Tier-1의 하드웨어 구현에 관한 것이다. 2000년대 초반, JPEG의 단점을 극복하기 위해 차세대 정지영상 압축 표준으로 등장한 것이 JPEG2000이다. JPEG2000 표준은 DWT(Discrete Wavelet Transform)과 EBCOT Entropy coding 기술을 기반으로 하고 있다. 이 중 EBCOT(Embedded block coding with optimized truncation)은 JPEG2000 표준에서 실제 압축을 수행하는 가장 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 EBCOT는 Bit-level 처리를 하기 때문에 JPEG2000 압축 과정 중 절반 정도의 연산 시간을 차지하는 단점을 가지고 있다. 그래서 이에 본 논문은 EBCOT 연산의 효율성을 높이기 위해 수정된 Context 추출 방법과 산술 부호화기 MQ- Coder를 하드웨어 구현하였다. 제안된 시스템은 Verilog-HDL로 구현되었으며 TSMC 0.25um ASIC 라이브러리로 합성한 결과, 게이트 카운트는 30,511개로 구현되었으며, 50MHz의 동작 조건을 만족한다.
본 논문은 특정응용분야인 디지털사진, 원격탐사, 이동 중 항공 원격 촬영, 의학영상의 고해상도와 고압축 원격촬영이 필요로 하는 분야에 JPEG2000의 표준을 적용한 하드웨어 설계 제작하였다. 영상 압축을 하기 위한 JPEG2000의 표준을 이용한 소프트웨어로 구현은 처리속도가 기존의 JPEG에 비하여 매우 느리다는 단점을 갖고 있으며, 또한 JPEG2000 표준의 DWT(: Discrete wavelet transform) 레벨을 향상시킬 경우 영상 데이터 압축에 대한 연산 처리 속도가 저하되는 현상을 갖고 있다. 이러한 해결을 위해서 JPEG2000 압축/복원기를 설계 제작하여 적용하였다. 본 논문에서는 최적 DWT(Discrete wavelet transform) 레벨을 변화시켜서, JPEG-2000 압축/저장기의 하드웨어가 최적의 압축과 정지 영상에 대한 빠른 연산처리속도와 화질개선을 보여줬다.
이미지 압축은 이미지 및 영상처리에서 주요한 역할을 하며, 자율주행, 클라우드, 영상 송출 등의 분야에서 빅데이터를 처리해야 하는 수요가 늘어남에 따라 지속적인 연구가 진행 중이다. 그 중심에는 딥러닝(deep learning)의 발전이 자리잡고 있으며, 심층 신경망(deep neural network)을 효과적으로 학습하는 알고리즘들을 적용한 논문들은 기존 압축 포맷인 JPEG, JPEG 2000, MPEG 등의 압축 성능을 뛰어넘는 결과를 보여 주고 있다. 이에 따라 JPEG AI는 딥러닝 기반 학습 이미지 압축의 표준을 제정하는 일을 진행 중이다. 본 기고에서는 JPEG AI가 표준화하고자 하는 기술과 JPEG AI에 제안한 압축 프레임워크들을 분석하고, 활용 사례들을 소개하여 JPEG AI 기반 학습 이미지 압축 모델의 동향에 대해 알아보고자 한다.
The discrete cosine transform (DCT)-based progressive coding standard proposed by the International Standardization Orgnnization (ISO) Joint Photographic Experts Groups (JPEG) is investigated for medical image compression and the performance of the JPEG is compared to that of the full-frame bit-allocation (FFBA) technique. From the comparison, the JPEG standard appeals superior to the FFBA technique in the following aspects: 1) JPEG achieves higher compression than the FFBA technique with less mean square error. 2) Less Gibb's artifact is observed in the compressed images by the JPEG. 3) Computational time for the JPEG is about one-fourth or the FFBA technique. Other attractive points of the JPEG include: Implementation of the JPEG with VLSIs is commercially available in relative low price and the JPEG compression format can easily be interchangeable with other applications.
International journal of advanced smart convergence
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제6권1호
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pp.68-75
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2017
In this paper, a particular application of digital photos, remote sensing, remote shooting air moving, high-resolution and high compression of medical images required by remote shooting of JPEG2000 standard applied in the field of hardware design, production was implemented. JPEG2000 standard for image compression using the software implementation of the processing speed is very slow compared to conventional JPEG disadvantages, and also the standard of JPEG2000 DWT (Discrete wavelet transform) to improve the level of compression for image data if processing speed is a phenomenon that has degraded. In order to solve these JPEG2000 compression / decompression groups were designed and applied. In this paper, the optimal JPEG2000 compression / reservoir hardware by changing the level for still image compression, faster computation speed and quality has shown improvement.
최근 인터넷 환경의 보급에 힘입어 멀티미디어 자료들의 비중이 점점 늘어나고 있다. 그 중에서 가장 범용적으로 사용되고 있는 멀티미디어 자료 표현 방법 중의 하나인 JPEG 파일의 경우에는 암호화나 특정 사용자에 대한 접근권한등에 특별한 대안이 없는 것이 사실이다. 이에 본 논문에서는 JPEG 파일에 대하여 자료의 보안과 허가된 사용자만이 접근이 가능하게 하기 위한 방법으로 암호화를 지원하며, 암호화 알고리즘은 간단한 비트교환부터 DES 등의 다양한 암호방법론이 적용 가능한 방법을 제시하였다. 데이터 암호화는 JPEG에서 복원을 할 때 가장 중요하게 사용되는 영역인 허프만 테이블과 비교를 위하여 이미지영역까지 확대하여 암호화를 수행하였다. 또한 이들 각각의 방법론들에 대한 비교분석을 통하여 임의의 환경 하에서의 가장 적합한 암호화 방법론의 선택기준을 살펴보았다.
최근 Apple의 iPhone과 Google의 Android폰 출시로 스마트 폰에 대한 관심이 증가하고 있다. 그에 따라 스마트 폰에서 사용할 수 있는 애플리케이션의 종류도 다양해지고 그로인해 스마트 폰에서 멀티미디어 콘텐츠의 활용도 증가 하고 있다. 이미지와 동영상 콘텐츠를 위해 사용되는 대표적인 코덱으로 JPEG과 MPEG 그리고 최근에 동영상 코덱으로 각광 받고 있는 H.264가 있다. 본 논문에서는 Android에서 Jpeg Sequence를 각각의 Jpeg로 분할하고 시간차를 두고 출력함으로써 동영상처럼 보이도록 한다. 그리고 이를 실제 구현을 통해서 시뮬레이션 한 결과를 보여준다.
JPEG 및 JPEG2000과 같은 영상 압축 알고리즘은 고유의 손실 특성으로 인하여 영상 복원 시 화질을 열화시켜 색역(gamut)을 변화시킨다. 따라서 본 논문에서는 JPEG과 JPEG2000을 이용하여 압축률과 색역 변화의 관계를 연구하였다. 압축률과 색역 변화의 관계를 분석하기 위해 우선 표준 컬러 차트(Macbeth ColorChecker)의 18가지 색 표본을 이용하여 균일한 색 좌표계 내에서의 색상과 채도 변화를 조사하였다. 이를 근거로 12개의 자연 영상을 4가지 속성에 따라 2개의 그룹으로 분류하고 실험을 반복하였다. 그 결과 압축률과 색역 변화의 상관관계를 도출하고, 최소 자승법을 이용하여 근사화 곡선을 유도할 수 있었다.
대역폭과 저장장치의 한계 때문에 의료영상은 전송과 저장 전에 압축되어야 한다. 의료영상 표준인 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)은 JPEG 정지영상 압축을 지원하는 구조를 제공한다. 본 논문에서는 의료영상을 JPEG으로 압축하기 위한 방법을 설명하고 JPEG 압축을 위한 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째로 의료영상은 자연영상과는 시각적인 특성이 다르기 때문에, 스펙트럼 분석을 이용한 양자화 테이블을 적응적으로 설계하는 방법을 제안한다. 두 번째로 의료영상은 자연영상과 다르게 픽셀당 비트수가 높기 때문에, 심벌들의 확률분포 특성을 고려한 허프만 테이블을 적응적으로 설계하는 방법을 제안한다. 따라서 본 논문에서는 의료영상에 적합한 양자화 테이블과 허프만 테이블을 설계하는 방법을 제안한다. 실험 결과 JPEG 표준의 양자화 테이블과 수정된 허프만 테이블에 비해 성능이 향상되는 것을 볼 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 JPEG 표준을 만족하므로, PACS (Picture Archiving and Communications System)에 적용될 수 있다.
기존의 JPEG은 낮은 bit-rate에서의 화질열화현상과 고압축에서의 블록화 영상 등의 단점에 의해 새로운 정지영상 압축 방법이 요구되었다. 이에 차세대 정지영상 표준으로 등장한 것이 JPEG2000이다. JPEG2000 표준은 DWT(Discrete Wavelet Transform)과 EBCOT Entropy Encoding 기술을 기반으로 하고 있다. EBCOT(Embedded block coding with optimized truncation)은 JPEG2000 표준에서 실제 압축을 수행하는 가장 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 EBCOT는 bit-level 처리를 하기 때문에 대부분의 연산 시간을 차지하고 있다. 이 때문에 EBCOT의 연산속도를 높이기 위한 연구가 많이 이뤄지고 있다. 이에 본 논문은 JPEG2000 표준의 특징을 이용하여 연산 구조를 개선시킨 Context 추출 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 고해상도 Multi-Component 정지영상의 압축을 위한 JPEF2000 Encoder Hardware에 적용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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