• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3295-3311
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• 2020

With the wide application of hyperspectral images, it becomes more and more important to compress hyperspectral images. Conventional recursive least squares (CRLS) algorithm has great potentiality in lossless compression for hyperspectral images. The prediction accuracy of CRLS is closely related to the correlations between the reference bands and the current band, and the similarity between pixels in prediction context. According to this characteristic, we present an improved CRLS with adaptive band selection and adaptive predictor selection (CRLS-ABS-APS). Firstly, a spectral vector correlation coefficient-based k-means clustering algorithm is employed to generate clustering map. Afterwards, an adaptive band selection strategy based on inter-spectral correlation coefficient is adopted to select the reference bands for each band. Then, an adaptive predictor selection strategy based on clustering map is adopted to select the optimal CRLS predictor for each pixel. In addition, a double snake scan mode is used to further improve the similarity of prediction context, and a recursive average estimation method is used to accelerate the local average calculation. Finally, the prediction residuals are entropy encoded by arithmetic encoder. Experiments on the Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) 2006 data set show that the CRLS-ABS-APS achieves average bit rates of 3.28 bpp, 5.55 bpp and 2.39 bpp on the three subsets, respectively. The results indicate that the CRLS-ABS-APS effectively improves the compression effect with lower computation complexity, and outperforms to the current state-of-the-art methods.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.736-739
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• 2009

영상 내의 움직임 적응적인 효과적인 무손실 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 비선형 예측기를 토대로 움직임에 적응하는 단계와, 예측기에 의한 차분 데이터를 압축하는 단계로 구성된다. 제안한 비선형 예측기는 과거의 예측 오차로부터 화면간 혹은 화면내 예측치를 선택하며, 움직임 적응 단계를 진행되면서 주변 화소들의 예측 오차를 고려하여, 현재 화소에 대한 예측 오차를 줄이는 능력을 가진다. 예측 오차는 기존의 문맥 적응적인 코딩 기법에 의해서 압축된다. 실험결과는 제안한 알고리즘이 FELICS, CALC, JPEG-LS와 같은 문맥 모델링에 기반을 둔 무손실 압축 기법보다 우수한 압축률을 보여준다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.141-145
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• 2009

In this paper, we propose an efficient lossless compression algorithm using spatial and temporal information. The proposed method obtains higher lossless compression of images than other lossless compression techniques. It is divided into two parts, a motion adaptation based predictor part and a residual error coding part. The proposed nonlinear predictor can reduce prediction error by learning from its past prediction errors. The predictor decides the proper selection of the spatial and temporal prediction values according to each past prediction error. The reduced error is coded by existing context coding method. Experimental results show that the proposed algorithm has better performance than those of existing context modeling methods.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.2254-2263
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• 2000

This paper proposes an efficient predictive image-compression technique based on vector quantization of blocks of pels. In the proposed method edge contents of blocks control the selection of predictors and block shapes as well. The maximum number of bits assigned to quantizers has been in creased to 3bits/pel from 1/5bits/pel, the setting employed by forerunners in predictive vector quantization of images. This increase prevents the saturation in SNR observed in their results in high bit rates. The variable block shape is instrumental in eh reconstruction of edges. The adaptive procedure is controlled by means of he standard deviation ofp rediction errors generated by a default predictor; the standard deviation address a decision table which can be set up beforehand. eh proposed method is characterized by overall improvements in image quality over A-VQ-PE and A-DCT VQ, both of which are known for their efficient use of vector quantizers.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권5C호
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• pp.464-471
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• 2010

지속적인 네트워크 전송 능력 및 저장 매체 성능 향상에도 불구하고, 다양한 기술적 경제적 이유에서, 화질 열화를 최소화하면서 압축 성능을 증대시키기 위한 비디오 부호화 기술이 꾸준히 개발되고 있다. 본 논문에서는 종래의 비디오 성능을 더욱 향상시키기 위해, 경쟁 기반 스킵모드 부호화를 위한 적응적 문맥기반 움직임 예측 후보 선택 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 카메라의 움직임 여부와 주변 블록의 움직임 벡터 문맥을 기반으로 움직임 예측 후보를 적응적으로 구성하여, 고정된 움직임 예측 후보를 가지는 종래의 방식에 비해 효율적인 움직임 예측 후보를 제공하였다. 이와 같이 선택된 적응적 움직임 예측 후보를, 비디오 부호기의 인터 모드 중 가장 효율적인 부호화 모드로 알려진 스킵 모드의 움직임 예측 후보 선택에 적용함으로써 종래 방식 중 가장 우수한 성능을 나타내는 경쟁 기반 움직임 벡터 부호화 방식의 BD-RATE 성능을 최대 2배까지 개선할 수 있었다.