이 논문은 3차원 손실 정수 웨이브릿 변환을 이용한 손실 의료 영상 압축에 대한 방법을 보여준다. 또한 의료영상에 3차원 불균형 트리 웨이브릿 분할법과 3차원 불균형 수평단면상 의존성 트리를 이용한 불균형 트리 구조 알고리즘을 제공 한다. 그리고 3차원 웨이브릿 분할법에서 정수 웨이브릿 필터들을 이용한 리프팅 방법을 보여준다. 여러 정수 필터들과 16개의 코딩유닛 수를 이용하여 의료영상을 우리의 알고리즘으로 만든 인코더를 이용하여 테스트를 했습니다. 코딩 유닛 수 16 개를 사용하여 전에 사용 되었던 방법인 전체 영상 코딩 유닛에 비해 코딩 지연을 줄일 수 있었고, RAM의 용량도 줄일 수 있었다. 또한 불균형의 트리 구조를 사용하여 2차원을 3 레벨 이상으로 사용할 수 있어서, 부호화와 복호화에서 각 픽셀에서 트리의 길이를 마음대로 조정할 수 있는 결과가 되었다. 결론적으로 사이즈가 적은 코딩 유닛과 불균형 웨이브릿 변환을 의료 영상에 적용하여 전에 했던 코딩방법보다도 정수 필터인 I(5,3) 필터 에서는 더욱더 좋은 결과를 보여 준다.
최근 이동전화, PDA, 텔레매틱스 단말기 등과 같은 모바일 기기의 사용이 늘어나고 있다. 모바일 기기들에서 지원하는 서비스 중 큰 부분을 차지하는 것으로는 위치추적, 경로 탐색 등의 서비스가 있다. 이러한 서비스를 제공하기 위하여 모바일 환경에서의 공간데이터에 대한 사용이 증가하고 있다. 하지만 모바일 기기의 저장 공간이 늘어났음에도 불구하고 여전히 공간데이터에 대한 요구를 수용하기에는 한계가 따른다. 따라서 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용되는 공간 데이터에 대한 손실 압축 기법을 제시하고, 실험을 통한 압축률, 데이터 손실 정도를 분석하고자 하였다. 이렇게 제시된 공간 데이터 압축 기법을 실제 데이터에 적용하여 실험해 보고 동일 데이터에 대하여 선행 연구에서 제시한 방법을 적용한 결과와 비교 분석을 통하여 제시된 압축 방법이 높은 위치 정확도를 요구하는 데이터에 적용하였을 때 더 나은 성능을 보이는 것을 제시할 수 있었다.
블록절단 코딩 또는 BTC(Block Truncation Coding)는 회색 영상을 위한 손실 영상 압축 기술의 일종이다. 이 방법은 원본 영상을 여러 개의 블록으로 나누고 각 블록에 대해서 평균과 표준편차를 계산하여 각 블록에서의 회색 레벨의 수를 줄인다. BTC는 비디오 압축에 적합하도록 만들어졌다. BTC의 변형된 것으로 AMBTC (Absolute Moment Block Truncation Coding)가 있다. AMBTC는 BTC보다 계산이 간편하다. 본 논문에서는 압축 성능과 이미지 해상도를 높이기 위해서 패턴을 활용한 BTC 기반의 이미지 압축방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 여러 이미지의 BTC에 빈도수가 높은 패턴 36개와 64개를 추출하여 코드 북을 만든다. 이미지를 압축할 때 해당 블록과 패턴을 비교해서 일치하는 패턴의 인덱스를 압축에 이용하는 방법이다. 제안한 방법을 실험하였고 36개의 패턴을 활용할 경우 1.37bpp의 압축 성능을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 BTC 압축보다 높은 성능을 보였다. 제안한 방법의 성능은 표준 이미지를 이용하여 실험하였다.
무손실 이미지 압축은 (Lossless Image Compression)은 손실이미지 압축(Lossy Image Compression)에 비해, 압축률(compression ratio)은 떨어지지만, 반면 원이미지와 복원이미지가 완전히 일치하므로, 원인이미지의 품질을 그대로 유지학 수 있다. 따라서, 이미지의 품질(Quality)과 압축효율(compression ratio)은 서로 상반된 관계에 있으며, 지금도 좀 더 놀은 압축효과를 얻으려는 여러 무손실 압축 방법이 발표되고 있다. 무손실 이미지 압축은 이미지의 정확성과 정밀성이 요구되는, 의료영양분야에서 가장 널리 쓰이고 있으며, 그밖에, 원본이미지를 기본으로 다른 이미지프로세싱이 필요한 경우, 압축 복원을 반복적으로 수행할 필요가 있을 때, 기타 사진 예술분야, 원격 영상 등 정밀성이 요구되는 분양에서 쓰이고 있다. [7]. 무손실 이미지 압축의 가장 대표적인 CALIC[3]과 JPEG_LS[2]를 들 수 있다. CALIC은 비교적 높은 압축률을 나타내지만, 3-PASS의 과정을 거치는 복잡도가 지적되고 있다. 반면 JPEG-LS는 압축률은 CALIC에 미치지 못하지만 빠른 코딩/디코딩 속도를 보인다. 본 논문에서는 여거 가지의 예측 모드를 두어, 블록단위별로 주변 CONTEXT에 따라, 최상의 예측 모드를 판단하여, 이를 적용, 픽셀의 여러 값을 최소화하였다. 그 후 적응산술 부호기(Adaptive arithmetc coder)를 이용하여, 인코딩을 하였다. 이때 최대 에러값은 64를 넘지 않게 했으며, 또한 8*8블록별로 에러의 최대값을 측정하여 그 값을 $0\~7$까지의 8개의 대표값으로 양자화하는 방법을 통하여 그에 따라 8개의 보호화 심볼 모델중 알맞은 모델에 적용하였다. 이를 통해, 그 소화값의 확률 구간을 대폭 넓힘으로써, 에러 이미지가 가지고 있는 엔트로피에 좀 근접하게 코딩을 할 수 있게 되었다. 이 방법은 실제로 Arithmetic Coder를 이용하는 다른 압축 방법에 그리고 적용할 수 있다. 실험 결과 압축효율은 JPEG-LS보다 약 $5\%$의 압축 성능 개선이 있었으며, CALIC과는 대등한 압축률을 보이며, 부호화/복호화 속도는 CALIC보다 우수한 것으로 나타났다.
데이터의 급속한 증가와 함께 저장 공간 절약과 데이터 전송의 효율성이 중요한 문제로 대두되면서, 데이터 압축기술의 효율성 연구가 중요해졌다. 무손실 알고리즘은 원본 데이터를 정확히 복원할 수 있지만, 압축 비율이 제한적이며, 손실 알고리즘은 높은 압축률을 제공하지만 데이터의 일부 손실을 수반한다. 이에 딥러닝 기반 압축 알고리즘, 특히 오토인코더 모델이 데이터 압축 분야에서 활발한 연구가 진행됐다. 본 연구에서는 오토인코더를 활용한 새로운 부채널 분석 데이터 압축기를 제안한다. 제안하는 부채널 데이터 대상 압축기는 부채널데이터 특성을 잘 유지할 뿐만 아니라, 기존의 널리 사용되는 Delfate 압축방식 대비 높은 압축률을 보인다. 로컬 연결 레이어를 사용한 인코더는 부채널 데이터의 시점별 특성을 효과적으로 보존하고, 디코더는 멀티 레이어 퍼셉트론을 사용하여 빠른 압축해제 시간을 유지한다. 상관 전력 분석을 통해 제안된 압축기가 부채널 데이터의 특성을 손실 없이 데이터 압축이 가능을 증명하였다.
The MSC (Multi Spectral Camera) system is a remote sensing payload to obtain high resolution ground image. This system uses lossy image compression method for &Direct mission& that transmit whole image during one contact. But some image degradation occurred especially at high compression ratio. To reduce this degradation, the MSC uses NUC (Non-uniformity Correction) Unit. This unit correct CCD (Charge Coupled Device)'s high-frequency non-uniformity. So high frequency contents of image can be minimized and whole system SNR can be maximized. But NUC has some disadvantage either. It decreases entire system reliability by adding one electronic system. Adding NUC also led to difficulty of electronic design, assembly and testability. In this paper, the comparison is performed between on-orbit non-uniform correction and on ground correction. by evaluating NUC advantage for the point of view of image quality. Using real MSC parameter and proper model, considerable reference point for the system design came to possible.
Park Jong-Euk;Kong Jong-Pil;Heo Haeng-Pal;Kim Young Sun;Chang Young Jun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.478-481
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2005
The PMU (Payload Management Unit) is the main subsystem for the management, control and power supply of the MSC (Multi-Spectral Camera) Payload operation. It is the most important function for the electro-optical camera system that performs the Non-Uniformity Correction (NUC) function of the raw imagery data, rearranges the data from the CCD (Charge Coupled Device) detector and output it to the Data Compression and Storage Unit (DCSU). The NUC board in PMU performs it. In this paper, the NUC board system is described in terms of the configuration and the function, the efficiency for non-uniformity correction, and the influence of the data compression upon the peculiar feature of the CCD pixel. The NUC board is an image-processing unit within the PMU that receives video data from the CEV (Camera Electronic Unit) boards via a hotlinkand performs non-uniformity corrections upon the pixels according to commands received from the SBC (Single Board Computer) in the PMU. The lossy compression in DCSU needs the NUC in on-orbit condition.
본 논문에서는 복원이 가능한 웨이블릿 변환을 사용한 통합된 손실 압축 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 압축효율을 높이기 위하여 전처리로 양자화를 한 후 웨이블릿 필터를 적용하여 대역분할을 한다. 그 후 허프만 부호화법을 이 용하여 웨이블릿 계수를 다시 양자화 한다. 본 방법에 의해 재구성된 영상들은 JPEG 및 선 양자화 없이 원 영상의 웨이블릿 계수들을 부호화하는 방법에 비해 높은 PSNR을 보였다. 선 양자화 과정을 사용함으로서 최대 에러를 조절 할 수 있었다. 본 방법은 대규모 영상압축에 유용할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 기존의 영상/비디오 압축 기술을 홀로그램의 특성을 반영하여 변형한 압축 기술을 제안한다. 본 논문에서는 컴퓨터 생성 홀로그램 기법(computer-generated hologram, CGH)을 이용하여 디지털 홀로그램을 획득한다. 제안한 기술은 디지털 홀로그램의 전처리 기술, CGH로 생성한 홀로그램의 공간영역 분할, 2D-DCT를 이용한 주파수 변환, 주파수 영역에서의 움직임 예측과 차영상 생성 등이다. 이 데이터들을 H.264/AVC 코덱, BinHex과 같은 무손실 부호화 기술, 자체 제작한 선형양자화기를 이용하여 압축한다. 실험결과 10:1의 압축률에서 25.4 dB, 100:1에서 16.5 dB의 복원결과를 보였다.
Multi-Spectral Camera(MSC) on the KOMPSAT-2 satellite was developed and launched as a main payload to provide 1m of GSD(Ground Sampling Distance) for one(1) channel panchromatic imaging and 4m of GSD for four(4) channel multi-spectral imaging at 685km altitude covering l5km of swath width. Since the compression on MSC image chain was required to overcome the mismatch between input data rate and output date rate JPEG-like method was selected and analyzed to check the influence on the performance. In normal operation the MSC data is being acquired and transmitted with lossy compression ratio to cover whole image channel and full swath width in real-time. In the other hand the MSC performance have carefully been handled to avoid or minimize any degradation so that it was analyzed and restored in KGS(KOMPSAT Ground Station) during LEOP(Launch and Early Operation Phase). While KOMPSAT-2 had been developed, new compression method based upon wavelet for space application was introduced and available for next satellite. The study on improvement of image chain including new compression method is asked for next KOMPSAT which requires better GSD and larger swath width In this paper, satellite image chain which consists of on-board image chain and on-ground image chain including general MSC description is briefly described. The performance influences on the image chain between two on-board compression methods which are or will be used for KOMPSAT are analyzed. The differences on performance between two methods are compared and the better solution for the performance improvement of image chain on KOMPSAT is suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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