저비트율에서도 우수한 화질을 제공하는 프랙탈 영상 압축 기법들이 갖고 있는 하나의 문제점은 복호화가 반복 처리를 통해 구현되며 그 복잡도가 각각의 영상에 따라 상이하다는 것이다. 이러한 문제를 해소하기 위해 본 논문은 복호 시간을 단축시키기 위해 반복 변환이 필요 없는 프랙탈 영상 복호 알고리즘을 제안하고 그 성능을 분석함에 그 목적이 있다. 제안된 프랙탈 복호 알고리즘은 복호기에서 사용할 초기 영상과 동일한 코드북 영상을 부호기에 보유하고 있는 상태에서 부호화 과정에서는 이 코드북 영상과 부호화하려는 영상의 유사성을 찾아 프랙탈 계수를 구한다. 이후, 수신단의 복호화 과정에서는 수신된 프랙탈 계수와 기설정된 초기 영상을 이용하여 반복 변환 없이 한 번에 영상을 복호함으로써 반복 변환 횟수의 역수배만큼 복호 소요 시간을 현저하게 단축시킬 수 있었다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해 서로 다른 분포 특성을 갖는 복수의 정지 영상과 동영상을 대상으로 복호 소요 시간과 화질 측면에서 그 성능을 평가$\cdot$분석하였다.
프랙탈 영상 압축(Fractral Image Compression:FIC)의 진화 계산(Evolution Computation)을 이용한 영상 분할(Image Partition)을 소개한다. 프랙탈 영상 압축에서 지역(Ranges)의 영상 분할은 꼭 필요하다[1]. 프랙탈 영상 압축은 쉽고 빠르게 복원된다는 장점을 갖는 데 비해 반복적인 프랙탈 변환의 적용으로 많은 계산량을 필요로 한다는 단점을 가지고 있다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법으로 영상 분할을 하는데 있어 진화 계산을 적용하는 것에 대해 제안한다. 치역 영상(Ranges Image)은 작은 사각(Square) 영상 블록들의 결합된 집합으로 구성할 수 있다. 모집단을 구성하는 하나의 $N_p$는 분할되어진 하나의 코드들이다. 진화 계산에서 각각의 구성은 두 개의 이웃하는 치역은 제외하고 그들의 부모(Parent)로부터 분할을 상속받은 자식 $\sigma$를 생성한다. 자손들의 최적의 영상은 콜라주 정리(Collage Theorem)에 기초를 둔 다음 세대 모집단을 위해 선택되어지고 처리된다. 최적의 영상은 영상 데이터에 포함된 중복성을 포함함으로서 적은 저장 공간을 차지하고 속도 문제에 있어서 효율적이고 영상의 화질에 있어서 다른 부호화를 사용한 기법보다 우수한 성능을 갖는다. 멀티미디어 영상 처리(Multimedia Image Processing)의 진화 계산을 이용한 프렉탈 영상 압축은 영상의 복원과 영상의 질, 고 압축률을 요하는 동영상의 적용등의 많은 분야에 적용된다.
In this paper, we propose a fast fractal coding method based on LMSE analysis and subblock feature. In the proposed method, scaling paarameter is calculated and whether search for each domain block should be done or not is determined based on the LMSE analysis of fractal approximation, and isometry parameter is chosen based on subblock feature. To investigate the efficiency of the proposed method, we compared it with Jacquin's method on image quality and encoding time. Experimental results show the proposed method yields nearly the same performance as that of Jacquin method in PSNR, and its encoding time is reduced by about 1/7 times.
본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색영역을 줄이기 위해 탐색영역인 도메인 블럭의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클래스와 분산에 의한 클래스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지 블럭과 같은 클래스를 가지는 도메인 블럭만 검색하도록 하면서 도메인 블록 탐색시 1차 허용 오차 한계값을 제어하여 리스트 탐색시 RMS값에 일정 허용오차 이내의 값을 가지면 리스트를 끝까지 탐색하지 않고 변환값을 결정하도록 하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 퀴드트리 분할법으로 레인지 블럭의 크기를 가변시켜 변환($w_i$)의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 도메인 레인지 블럭의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도와 허용오차를 변화시켰을 때 화질 개선 여부를 검토하였다. 제안된 방법으로 부호화한 결과 부호화 시간은 허용오차의 범위에 따라 향상되며 압축효과는 높아 졌고 PSNR값은 다소 떨어졌으나 거의 무시할 수 있을 정도의 변화가 있었다.
기존의 프랙탈 압축 방법은 전체 영상을 도메인 영역으로 하여 몇 개의 레인지블록으로 재분할하여 하나의 도메인 블록에 자신의 부분영역들을 근사화 시키므로 인공적인 형상을 만들어 내는 데는 효과적이나 컴퓨터 구현이 어렵다, 본 연구에서는 전산화단층촬영의 선형변환을 통하여 탐색밀도에 따른 부호화시간, 부호화 바이트, 압축률 및 PSNR를 구하고, 에러 판정 허용오차 임계치를 크게 하면 압축률은 더 높일 수 있으나 화질에 영향을 준다. 즉 화질보다 압축률에 비중이 큰 영상은 에러 판정 허용 오차 임계치를 크게 하여 에러 블록을 줄여 부호화하면 된다. 닮은 블록의 조합을 찾기 위한 탐색 작업시 계산량이 많으므로 부호화시간이 많이 걸리는 점이 생겨서 추후 블록을 근사시키기 위해 아핀변환과 같은 크기가 크고 복잡한 블록을 근사화 시키기는 어려워서 이에 대한 연구가 더 진행되어야 할 것으로 본다.
$\cdot$ 영상 압축은 영상의 통계학적 분포, 반복성을 이용하여 빈도가 높은 데이터는 적은 수의 bits를, 빈도가 낮은 데이터에는 보다 많은 수의 bits를 할당하여 전체 영상을 나타내는 bits 수를 줄이는 것임. $\cdot$ 영상 압축은 크게 Lossy Coding, Lossless Coding으로 나뉘며, Lossy coding은 DCT, 양자화기, VLC Codes를 쓰며 압축 율은 높으나 원래의 영상을 정확히 복원하지 못함. $\cdot$ 영상 압축에 대한 국제 규격 협회는 JPEG, MPEG I, MPEG II, MPEG IV, H.261, H.263 등이 있으나 본 seminar에서는 JPEG 규격만 논함. $\cdot$ 의학 영상은 Resolution이 크고 study 단위로 관리되기 때문에 영상 데이터량이 많으나 진단의 목적으로 쓰이기 때문에 주로 lossless 압축을 쓰게 되나 압축율이 낮음.(3:1 이하). 최근에는 Fractal, Wavelet Coding을 통한 압축율을 증가 시키는 Image Compression Algorithms이 활용됨. $\cdot$ MPEG은 동영상의 압축 표준안이며, 동영상은 한frame 당 25개 이상의 정지 화상으로 이루어지기 때문에 JPEG 규격에서 사용되었던 기법이 그대로 활용되며 영상과 영상간, 또는 frame과 frame 간의 여상의 변화, 움직임을 Vector로 coding하는 interframe Coding 기법을 활용하나 설명하기에는 광범위한 topic이므로 본 seminar에서는 생략함.
Image coding based on a fractal theory of iterated transformations presents highly compressed image. In this paper, we compress image using the partitioning method which devides image adaptively in horizon and vertical axis. This method can encode image more compactly than the quadtree partitioning method. The maximum range size can be selected as $32{\times}32$ blocks and the minimum size can be $4{\times}4$ blocks. And the domain size is twice as many as the range size.
한국방송공학회 1996년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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pp.72-76
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1996
We propose a novel algorithm for fractal video sequence coding, based on the circular prediction mapping (CPM), in which each range block is approximated by a domain block in the circularly previous frame. In our approach, the size of the domain block is set to be same as that of the range block for exploiting the high temporal correlation between the adjacent frames, while most other fractal coders use the domain block larger than the range block. Therefore the domain-range mapping in the CPM is similar to the block matching algorithm in the motion compensation techniques, and the advantages of this similarity are discussed. Also we show that the CPM can be combined with non-contractive inter-frame mapping (NCIM), improving the performance of the fractal sequence coder further. The computer simulation results on real image sequences demonstrate that the proposed algorithm provides very promising performance at low bit-rate, ranging from 40 Kbps to 250 Kbps.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈을 이용한 효율적인 MR 영상의 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 이산 웨이브릿 변환 계수의 절대값으로 유효 계수 트리를 구성하고 에너지가 높은 유효 계수의 정보를 이용하여 프랙탈 영상 압축을 수행한다. MR 영상의 경우 배경 부분을 비롯하여 대부분이 낮은 화소값을 가지므로 유효 계수의 수가 작게 나와 결과적으로 압축율이 높아진다. 또한 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈을 이용하기 때문에 다른 압축 방법에 비해 블록화 현상이 생기지 않고 인간의 시각에 민감한 에지를 잘 복원하는 우수한 화질의 영상을 얻을 수 있다. 제안한 방법을 MR 영상에 적용하여 성능을 평가한 결과 0.33 [bpp] 이하의 낮은 비트율에서 기존의 JPEG 압축방법보다 복원 화질이 우수한 성능을 나타내었다.
Kim, Yong-Hon;Jang, Jong-Whan;Jeong, Jae-Gil;Park, Doo-Yeong
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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제15권2E호
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pp.85-91
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1996
New very low bit rate segmentation video image coding technique is proposed by segmenting image into textually homogeneous regions. Regions are classified into one of three perceptually distinct texture classes(perceived constant intensity, smooth texture, and rough texture) using the Human Visual System(HVS) and the fractals. To design very low bit rate video image coder, it is very important to determine the best block size for estimation the fractal dimension and the thresholding of the fractal dimension for each texture class. Good quality reconstructed images are obtained with about 0.10 to 0.21 bit per pixel(bpp) for many different types of imagery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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