In the compression methods widely used today, the image compression by VQ is the most popular and shows a good data compression ratio. Almost all the methods by VQ use the LBG algorithm that reads the entire image several times and moves code vectors into optimal position in each step. This complexity of algorithm requires considerable amount of time to execute. To overcome this time consuming constraint, we propose an enhanced self-organizing neural network for color images. VQ is an image coding technique that shows high data compression ratio. In this study, we improved the competitive learning method by employing three methods for the generation of codebook. The results demonstrated that compression ratio by the proposed method was improved to a greater degree compared to the SOM in neural networks.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.18
no.2
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pp.55-68
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2000
Joint photographic experts group (JPEG) is a standard still-image compression technique, established by the international organization for standardization (ISO) and international telecommunication standardization sector (ITUT). The standard is intended to be utilized in the various kinds of color still imaging systems as a standard color image coding format. Because JPEG is a lossy compression, the decompressed image pixel values are not the same as the value before compression. Various distortions of JPEG compression and JPEG recompression has been reported in various papers. The Image compressed by JPEG is often recompressed by same type compression method in JPEG. In general, JPEG is a lossy compression and the quality of compressed image is predicted that is varied in according to recompression Q-factor. In this paper, four difference color samples(photo image, gradient image, gradient image, vector drawing image, text image) were compressed in according to various Q-factor, and then the compressed images were recompressed according to various Q-factor once again. As the result, this paper evaluate the variation of image quality and file size in JPEG recompression and recommed the optimum recompression factor.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.5
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pp.56-65
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2009
Stereoscopic images consist of the left image and the right image. Thus, stereoscopic images have much amounts of data than single image. Then an efficient image compression technique is needed, the DPCM-based predicted coding compression technique is used in most video coding standards. Motion and disparity estimation are needed to realize the predicted coding compression technique. Their performing algorithm is block matching algorithm used in most video coding standards. Full search algorithm is a base algorithm of block matching algorithm which finds an optimal block to compare the base block with every other block in the search area. This algorithm presents the best efficiency for finding optimal blocks, but it has very large computational loads. In this paper, we have proposed fast disparity estimation algorithm using motion and disparity vector information of the prior frame in stereo image coding. We can realize fast disparity vector estimation in order to reduce search area by taking advantage of global disparity vector and to decrease computational loads by limiting search points using motion vectors and disparity vectors of prior frame. Experimental results show that the proposed algorithm has better performance in the simple image sequence than complex image sequence. We conclude that the fast disparity vector estimation is possible in simple image sequences by reducing computational complexities.
In this paper, we propose a novel compression method for scalable Fisher vectors (SCFV) which is used as a global visual feature description of individual video frames in MPEG CDVA standard. CDVA standard has adopted a temporal descriptor redundancy removal technique that takes advantage of the correlation between global feature descriptors for adjacent keyframes. However, due to the variable length property of SCFV, the temporal redundancy removal scheme often results in inferior compression efficiency. It is even worse than the case when the SCFVs are not compressed at all. To enhance the compression efficiency, we propose an asymmetric SCFV difference computation method and a SCFV reconstruction method. Experiments on the FIVR dataset show that the proposed method significantly improves the compression efficiency compared to the original CDVA Experimental Model implementation.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.16
no.3
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pp.142-147
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2018
We present a practical design algorithm for quantizers at nodes in distributed systems in which each local measurement is quantized without communication between nodes and transmitted to a fusion node that conducts estimation of the parameter of interest. The benefits of vector quantization (VQ) motivate us to incorporate the VQ strategy into our design and we propose a low-complexity design technique that seeks to assign vector codewords into sets such that each codeword in the sets should be closest to its associated local codeword. In doing so, we introduce new distance metrics to measure the distance between vector codewords and local ones and construct the sets of vector codewords at each node to minimize the average distance, resulting in an efficient and independent encoding of the vector codewords. Through extensive experiments, we show that the proposed algorithm can maintain comparable performance with a substantially reduced design complexity.
As a 3D mesh model consists of a lot of vertices and polygons and each vertex position is represented by three 32 bit floating-point numbers in a 3D coordinate, the amount of data needed for representing the model is very excessive. Thus, in order to store and/or transmit the 3D model efficiently, a 3D model compression is necessarily required. In this paper, a 3D model compression method using PRVQ (predictive residual vector quantization) is proposed. Its underlying idea is based on the characteristics such as high correlation between the neighboring vertex positions and the vectorial property inherent to a vertex position. Experimental results show that the proposed method obtains higher compression ratio than that of the existing methods and has the advantage of being capable of transmitting the vertex position data progressively.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.12
no.1
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pp.53-59
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2014
Motion estimation is a core part of most video compression systems since it directly affects the output video quality and the encoding time. The full search (FS) technique gives the highest visual quality but has the problem of a significant computational load. To solve this problem, we present in this paper a modified median (MMED) operation and advanced search strategies for fast motion estimation. The proposed MMED operation includes a temporally co-located motion vector (MV) to select an appropriate initial candidate. Moreover, we introduce a search procedure that reduces the number of thresholds and simplifies the early termination conditions for the determination of a final MV. The experimental results show that the proposed approach achieves substantial speedup compared with the conventional methods including the motion vector field adaptive search technique (MVFAST) and predictive MVFAST (PMVFAST). The proposed algorithm also improves the PSNR values by increasing the correlation between the MVs, compared with the FS method.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.6
no.1
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pp.39-47
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2001
A blocked zerotree coding algorithm for compression of subband image is proposed. Significance of blocks with respect to a certain threshold are coded with a set of transition rules for the significance of blocks. Significant blocks are quantized by vector quantization. The basic idea for this coding approach are: 1) Subband images are coded by blocks, 2) Important blocks based on the significance of blocks are coded and quantized, 3) Multiband codebook which is composed of sub-codebooks dedicated for each threshold and subband level is adapted to produce good reproduction vectors for vector quantization. The compression results are similar to Shapiro's zerotree coding even though ours are obtained without entropy coding of bit streams from blocked zerotree encoder. If an entropy coding is applied to the bitstream, PSNR will be improved.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.8
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pp.2984-3004
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2015
Designing a new reversible data hiding technique with a high embedding rate and a low compression rate for vector quantization (VQ) compressed images is encouraged. This paper proposes a novel lossless data hiding scheme for VQ-compressed images based on the joint neighboring coding technique. The proposed method uses the difference values between a current VQ index and its left and upper neighboring VQ indexes to embed n secret bits into one VQ index, where n = 1, 2, 3, or 4. The experimental results show that the proposed scheme achieves the embedding rates of 1, 2, 3, and 4 bits per index (bpi) with the corresponding average compression rates of 0.420, 0.483, 0.545, and 0.608 bit per pixel (bpp) for a 256 sized codebook. These results confirm that our scheme performs better than other selected reversible data hiding schemes.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.11
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pp.3462-3469
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2000
In this paper,new image vector quantization method for improvemtnt computation cost and compression ratio is proposed. A proposed method could saved the cornputatio cost of codebook eneration and encoding using partial codebook search, partial codevector elements, and interuplion criterion. And to improve cornpression ratio of codegook index lossless coding, codebook rearrangement, and variable length coding scheme are used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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