Two-channel multiwavelet system is investigated for image compression application in this paper. Generally, multiwavelets are known for their superb capability of compressing non-stationary signals like voice. However, multivavelet system have a critical problem in processing and compressing image data due to mesh-grid visual artifacts. In our two-channel multiwavelet system we have investigated incorporation of pre and post filtering to the multiwavelet transform and compression system for alleviating those ingerent visual artifacts due to multiwavelet effect. In addition, to quantify the image data compression performance of proposed multiwavelet system, computer simulations have been performed using various image data. For bit allocation and quantization, the Lagrange multiplier technique considering data rate vs. distortion rate along with a nonlinear companding method are applied equallly to all systems considered, here. The simulation results have yielded 1 ~ 2 dB compression enhancement over the scalar savelet systems. If the more advanced compression methods like SPIHT and run-length channel coding were adopted for the proposed multiwavelet system, a much higher compression gain could be obtained.
In mapping a texture image into a 3D mesh model for photo-realistic graphic applications, the compression of texture image is as important as geometry of 3D mesh. Typically, the size of the (compressed) texture image of 3D model is comparable to that of the (compressed) 3D mesh geometry. Most 3D model compression techniques are to compress the 3D mesh geometry, rather than to compress the texture image. Well-known image compression standards (i.e., JPEG) have been extensively used for texture image compression. However, such techniques are not so efficient when it comes to compress an image with texture patches, since the patches are little correlated. In this paper, we proposed a preprocessing method to substantially improve the compression efficiency of texture compression. From the experimental results, the proposed method was shown to be efficient in compression with a bit-saving from 23% to 45%.
Seung Mi Choi;Su yong Bahk;Hyun Min Ban;Jun Yeong Cha;Hui Yong Kim
Journal of Broadcast Engineering
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v.28
no.1
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pp.42-54
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2023
It is an important issue to compress huge holographic data in a digital format. In particular, research on the compression of phase-only holograms for commercialization is noteworthy. Conventional video coding standards optimized for natural images are not suitable for compressing phase signals, and neural network-based compression model that can be optimized for phase signals can achieve high performance, but has a memory issue in learning high-resolution holographic data. In this paper, we show that by applying a block-based learned image compression model that can solve memory problems to phase-only holograms, the proposed method can demonstrate significant performance improvement over standard codecs even under the same conditions as block-based. Block-based learned compression model can provide compatibility with conventional standard codecs, solve memory problems, and can perform significantly better against phase-only hologram compression.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.3
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pp.9-15
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2001
Very low bit rate video coding uses the inter-picture video coding method for high compression. The inter-picture video coding is coded based on the information of the previous frames so any packet loss can lead to reduce the image quality on the transmission. In this paper, we proposed the multi-stream generation method for inter-media synchronization of very low bit rate video based on TCP for reliable transmission. The proposed approach performs a reliable transmission via a TCP based protocol. This method incorporates multi-streams in order to enhance the robustness of delivery and can withstand against network jitter. Moreover, the client bandwidths are fully utilized in a highly efficient way.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.3
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pp.1121-1139
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2015
In texture-plus-depth format, depth map compression is an important task. Different from normal texture images, depth maps have less texture information, while contain many homogeneous regions separated by sharp edges. This feature will be employed to form an efficient depth map coding scheme in this paper. Firstly, the histogram of the depth map will be analyzed to find an appropriate threshold that segments the depth map into the foreground and background regions, allowing the edge between these two kinds of regions to be obtained. Secondly, the two regions will be encoded through rate distortion optimization with a shape adaptive wavelet transform, while the edges are lossless encoded with JBIG2. Finally, a depth-updating algorithm based on the threshold and the depth range is applied to enhance the quality of the decoded depth maps. Experimental results demonstrate the effective performance on both the depth map quality and the synthesized view quality.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.11
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pp.2789-2800
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1996
Real time fractal coding for successive QCIF 144*176 luminance images has been implemented on a 50MHz IBM 486 personal computer. To satisfy the frame encoding speed and data compression ratio, following algorithms are adopted. In order to minimize encoding time, extension SAS being not searching of domain blocks is used. for reducing the bits per pixel, conventioal 4*4 range block is extended to 8*8 range block. and range block extension decrease quality of decoded image. For improvement quality of decoded image, the paper apply quad-tree partition mothod. In order to divide **8 range block, self-simiarity is compared 8*8 range block with spatial contractive transformed 8*8 domain block. According to self-simiarity, the block is partitioned and owing to block partition, increased encoding time is minimized. According to self-simiarity of 8*8 range block and spatial contractive transformed 8*8 domain block, number of fractal factor is varied. Simultaneously with minimizing the decrement of decoded image's quality, transmittion rate and encoding time is shorted. The results enable us to process the real-time fractal coding. For the claire test image, the average PSNR was 32.4dB, 0.12 bit rates and 33ms coding time per frame.
Non-real-time delivery of stereoscopic video has been considered as a service scenario for 3DTV to overcome the limited bandwidth in the terrestrial digital television system. A hybrid codec combining MPEG-2 and H.264/AVC has been suggested for the compression of stereoscopic video for 3DTV. In this paper, we propose a stereoscopic video coding scheme using adaptive pre-/post-filters (APPF) to improve the quality of 3D video while retaining compatibility with legacy video coding standards. The APPF are applied adaptively to blocks of various sizes determined by the macroblock coding mode and reference frame index. Experiment results show that the proposed method achieves up to 24.86% bit rate savings relative to a hybrid codec of MPEG-2 and H.264/AVC including the inter-view prediction.
Kim, Do-Hyeong;Ko, Bong-Hyuck;Shim, Hiuk-Jae;Jeon, Byeung-Woo
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.381-384
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2009
In the Wyner-Ziv coding, compression performance highly depends on the quality of the side information since better quality of side information brings less channel noise and less parity bit. However, as decoder generates side information without any knowledge of the current Wyner-Ziv frame, it doesn't have optimal criterion to decide which block is more advantageous to generate better side information. Hence, in general, fixed block size motion estimation (ME) is performed in generating side information. By the fixed block size ME, the best coding performance cannot be attained since some blocks are better to be motion estimated in different block sizes. Therefore if there is a way to find appropriate ME block of each block, the quality of the side information might be improved. In this paper, we investigate the effects of variable block sizes of ME in generating side information.
We present a new geometry coding method for 3D meshes, an adaptive subdivision. Previous localized geometry coding methods have demonstrated better compression ratios than the global approach but they are considered hard to use in practice partly due to time - consuming quantization. Our new localized scheme replaces this quantization with an adaptive subdivision of the localized range. The deeper level a user chooses, the closer to the original the mesh will be restored. We also present an improved connectivity coder upon the current leading Angle-Analyzer's by applying a context-modeling. As a result, our new coder provides reliable and intuitive controls between bit-rate and distortion without losing efficiency.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.5
no.2
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pp.16-21
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2000
Vector quantization(VQ) is widely used in many high-quality and high-rate data compression applications such as speech coding, audio coding, image coding and video coding. When the size of a VQ codebook is large, the computational complexity for the full codeword search method is a significant problem for many applications. A number of complexity reduction algorithms have been proposed and investigated using such properties of the codebook as the triangle inequality. This paper proposes a new fast VQ search algorithm that is based on a multi-stage structure for searching for the best codeword. Even using only two stages, a significant complexity reduction can be obtained without any loss of quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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