Proceedings of the Korean Printing Society Conference
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2000.04a
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pp.17-24
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2000
The Joint Photographic Experts Group (JPEG) is a standara still-image compression technique, established by the International 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 nto the same as values before compression. Image of JPEG compression is often made to JPEG recompression at saving to apply JPEG compression of color image. In general, JPEG is a lossy compression and compression image is predicted to be varied image quality according to recompressed Q-factor. Various distortions of JPEG compression and JPEG recompression has been reported in previous paper. In this paper, we compress four difference color samples (photo image, gradient image, vector drawing image, text image) according to various Q-factor, and then compressed images are recompressed according to various Q-factor once again. As the results, we inspect variation of quality and file size of recompressed color image, and ensure the optimum recompression factor.
Satellite Image archiving system requires large storage and long transmission time. A simple and cheap way of overcoming these limitations is to increase the compression ratio. However this requires a feasibility study for accurate applications. Here, a new still image compression standard is being developed, the JPEG2000. It provides lossless and lossy compression, progressive transmission by pixel accuracy and by resolution, region-of-interest coding, user-defined tiling size, random codestream access and processing etc. In this study, we will briefly introduce the JPEG2000 compression standard which provides a new compression technique based on the wavelet technology and offers better compression ratios, and evaluate the compression ratios of JPEG2000 for satellite image by performing various image quality tests. Also, we will compare brief test result using the commercial remote sensing software.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.5C
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pp.371-381
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2005
In this paper, we propose an advanced hardware architecture for the CAVLC entropy encoder/decoder engine for real time video compression. The CAVLC (Context-based Adaptive Variable Length Coding) is a lossless compression method in H.264/AVC and it has high compression efficiency but has computational complexity. The reference memory size is optimized using partitioned storing method and memory reuse method which are based on partiality of memory referencing. We choose the hardware architecture which has the most suitable one in several encoder/decoder architectures for the mobile devices and improve its performance using parallel processing. The proposed architecture has been verified by ARM-interfaced emulation board using Altera Excalibur and also synthesized on Samsung 0.18 um CMOS technology. The synthesis result shows that the encoder can process about 300 CIF frames/s at 150MHz and the decoder can process about 250 CIF frames/s at 140Mhz. The hardware architectures are being used as core modules when implementing a complete H.264/AVC video encoder/decoder chip for real-time multimedia application.
We propose an efficient MR image compression technique using fractal coding in wavelet transform domain. In the Proposed method , we construct significant coefficient trees with the absolute values of discrete wavelet transform coefficients and then perform the fractal coding with the information of significant coefficients having high energy. For MR images, most Pixels including background have very low gray level values, the number of significant coefficients is small. so we can expect high compression rate. In addition. since this method uses the fractal coding in wavelet transform domain, blocking artifact is reduced prominently and edges sensitive to human visual system are well preserved. As a result of computer simulation, we obtained the reconstructed images with better quality than those by JPEG at the low bit rates below 0.33[bpp].
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.2
no.2
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pp.86-96
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2013
VP8, an open web media video format, has recently attractedmuch attention, particularly from major web browser companies, as a video codec for HTML5 on internet due to its good coding efficiency and royalty-free policy. Compared to other video compression schemes such as H.264/AVC, it has several distinctive coding tools that help to ensure good coding efficiency and low decoding complexity. In this paper, we investigate its coding techniques and analyze its rate-distortion (R-D) coding performance as compared to that of H.264/AVC.
This study has been aimed to analize and evaluate the performance of the coding algorithms for the handwritten signals such as the telewriting systems. Zone Coding and Differential Chain Coding algorithms have been analized and evaluated on the basis of time and space complexities. According to the simulation results, Zone Coding algorithm has shown better decoding performance from the viewpoint of the Root Mean Square decoding errors, but Differential Chain Coding algorithm has shown better data compression ratio and flexibility of its usage, along with its moderate decoding RMS errors.
Over the past 30 years, many efficient 2D video coding techniques have been presented and developed from many research centers for commercialization. However, direct application of these monocular compression schemes is not optimal for stereo video coding. In this paper, we present a new technique for coding stereo video sequences based on Discrete Wavelet Transform (DWT). The proposed technique exploits Zerotree Entropy Coding (ZTE) that makes use of the wavelet block concept to achieve low bit rate stereo video coding. The one of two image streams, called main stream, is independently coded by modified MPEG-4 encoder and the other stream, called auxiliary stream, is coded by predicting from its corresponding image, its previous image or its follow image.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1998.06b
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pp.177-182
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1998
In this paper, we propose a lossless motion video coding method using motion compensation. For realtime coding and transmission, we developed a lossless video codec based on the proposed method. It was confirmed the codec functions normally in an experiment involving coding and transmitting through an actual ATM network. Furthermore, we proposed a lossless coding method with bit-plane expansion under a constant bitrate. Two approaches, a closed bit-plane approach and a merged bit-plane approach, are considered and characteristics of their compression efficiency are estimated. Simulation results show that the proposed method is suitable for lossless video coding with bitrate control.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.25
no.12
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pp.1677-1685
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1988
In this paper, a new contour coding algorithm is investigated for use in region based image coding. Generally the contour data may be encoded by its chain codes or chain difference codes. But the data compression efficiency is low because of heavy burden for initial absolute coordinates of each chain. To alleviate this problem, the depth first search in graph traversal algorithm, is applied to the chain difference coding method. The proposed coding scheme is shown to be very efficient for contour images obtained by split-merge segmentation. Finally, we can reuce data about 60% in comparison with modified chain difference coding.
LOw Frequency Analysis Recording (LOFAR) and Demodulation of Envelop Modulation On Noise (DEMON) grams are bearing-time-frequency plots of underwater acoustic signals, to visualize features for passive sonar. Those grams are characterized by tonal components, for which conventional data coding methods are not suitable. In this work, a novel LOFAR/DEMON gram compression algorithm based on binary map and prediction methods is proposed. We first generate a binary map, from which prediction for each frequency bin is determined, and then divide a frame into several macro blocks. For each macro block, we apply intra and inter prediction modes and compute residuals. Then, we perform the prediction of available bins in the binary map and quantize residuals for entropy coding. By transmitting the binary map and prediction modes, the decoder can reconstructs grams using the same process. Simulation results show that the proposed algorithm provides significantly better compression performance on LOFAR and DEMON grams than conventional data coding methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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