In this paper we propose a method that improves PSNR at low bit rate and reduces computational complexity in fractal image coding based on discrete wavelet transform. The proposed method, which uses significant coefficient tree, improves PSNR of the reconstructed image and reduces computational comlexity of mapping domain block onto range block by matching only the significant coefficients of range block to coefficients of domain block. Also, the proposed method reduces error propagation form lower resolution subbands to higher resolution subbands by correcting error of lower resolution subbands. Some experimental results confirm that the proposed method reduces encoding and decoding time significantly and has fine reconstructed images having no blocking effect and clear edges at low bit rate.
본 논문에서는 블록 근사화식을 적응적으로 선택하여 프랙탈 계수를 결정함으로서 기존의 프랙탈 부호화 방법에서 문제가 되는 부호화 시간을 개선하는 방법과 복원 영상의 화질을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 첫 번째로 부호화 시간을 단축하기 위해 밝기값과 분산에 의해 특성이 결정된 Domain 블록을 선형 리스트로 구성한 후 l차 허용오차 임계치에 의해 블록 탐색 시간을 제어할 수 있게 하였다. 두 번째로 블록 분할 레벨을 3단계로 하여 부호화할 때 최저 분할 레벨의 Range 블록이 만족할 만한 근사화 오차를 갖는 Domain블록을 찾지 못하면 그 블록에 한하여 밝기항을 비선형 변환식으로 새로운 변환 계수를 결정하여 화질을 향상시켰다. 제안한 방법으로 실험한 결과 기존의 부호화 방식보다 부호화 시간은 2배이상 향상되었고 동일한 압축율에서 PSNR값은 1-2dB정도가 향상되었다.
본 논문에서는 낮은 비트율에서 PSNR을 향상시키고 부호화 과정에서의 계산의 복잡성을 감소시키기 위한 이산 웨이브릿 변혼 영역에서의 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 이산 웨이브릿 변환 계수에 절대치를 취한 다음 유효계수의 위치와 부호를 나타내는 유효계수 트리를 구성한다. 제안한 방법은 치역 블록의 유효계수에 대해서만 축소된 정의역 블록의 계수와 정합함으로써 PSNR을 향상시키고 정의역 블록의 집합에서 치역 블록으로의 정합에 필요한 계산의 복잡성을 감소시킨다. 또한 본 논문에서는 치역 블록과 정합되는 축소된 정의역 블록의 수를 최소화하는 분류 방법을 제안한다. 제안한 방법은 치역 블록과 축소된 정의역 블록의 비교 회수를 현저하게 감소시킨다.
프레탈을 이용한 대부분의 영상 부호화하는 최적의 유사 변환점을 얻기 위해서 방대한 비교 연산이 필요하여 장시간의 부호화 시간이 요구되는 문제점이 있다. 이러 한 문제는 블럭특성에 적합한 블럭 분류기를 설계함으로써 해결할 수 있다. 일반적으 로 공간 영역에서 보다는 주파수 영역에서 좀더 정확하고 다양한 블럭의 형태를 예측 할 수 있다. 본 논문에서는 DCT특성을 이용하여 블럭의 형태를 예측할 수 있는 블럭 분류기를 제안하였다. 이 분류기는 프랙탈 특징과 부합하여 부호와 시간을 줄임과 동 시에 복원된 영상의 화질을 높이는 장점이 있다. 주파수 영역에서의 AC 계수의 크기는 다양한 블럭 형태를 예측 가능하게 함으로써 최적의 축소 변환점을 얻기 위한 도메인 블럭과 레인지 블럭간에 비교 연산을 줄일 수 있다. 특히 DCT 각 계수의 부호값은 프 랙탈 적용을 위한 8가지 변환에 대해 불필요한 변환을 생략함으로써 2가지 변환만으로 도 축소 변환점을 찾는 장점을 나타낸다.
본 논문에서는 진단에 중요한 정보를 가진 영역에 대해서 무손실 부호화하고 나머지 영역에 대해서는 손실 부호화를 하여 비트를 효율적으로 할당하는 MRI 영상 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 척추 디스크 질환 인식을 위해 촬영된 MRI 영상을 대상으로, 질환의 특성을 이용하여 중요한 객체가 포함된 부분을 인식한다. 인식된 부분은 의사의 디스크 질환 유, 무의 판단에 중요한 부분이므로 무손실 부호화하고 나머지 부분은 손실 부호화하여 전송한다. 또한 손실 부호화하는 영역에 대해서 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈 압축 방법을 적용하여 블록화 현상이 제거된 선명한 화질을 유지한다.
본 논문은 반복적인 부호화 과정을 수행함으로써 준최적 변환 (sub-optimal transformation)을 얻을 수 있는 새로운 프랙탈 부호화 기법에 대해 기술한다. 최적 변환 (optimal transformation)은 원영상과 가장 가까운 끌개(attractor)를 생성시키는 변환으로 정의될 수 있다. 불행히도, 최적 변환을 찾는 것은 과다한 계산량으로 인해 실제적으로 불가능한 것으로 알려져 있다. 그러나, 본 논문에서는 프랙탈 변환 및 끌개에 관련된 몇 가지 새로운 정리들을 통해 특수한 경우에 대해 최적 변환을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 좀 더 일반적인 경우에 대해서는 준최적 변환을 얻을 수 있음을 보인다. 그 정리들에 기초한 제안된 방법은 복호화 시 수행하는 반복적인 과정과 유사한 과정을 수행함으로써 준최적 변환을 얻는다. 그래서 제안된 방법은 계산량이 많아지는 단점을 가지지만 복원화질 면에서 우수한 특징을 가진다. 실제 영상에 대한 실험결과는 제안된 방법이 최적 방법에 가까우며, 기존의 방법에 비해 우수함을 입증한다.
프랙탈 이미지 코딩은 높은 압축율을 비롯하여 많은 장점을 가지고 있다. 그러나 압축 과정은 일반적으로 domain 블록 pool에 대한 긴 탐색시간으로 효율이 나빠진다. 본 논문에서는 블록 분류와 분산 기반의 탐색을 병용한 domain 블록 pool 탐색 방법을 소개한다. 이 방법은 블록 분류에 대하여 분류 블록의 분산 값은 독립적이라는 사실을 이용한다. 따라서 이 방법은 단순한 분산 기반의 탐색 방법보다 O(number of classes)에 비례하는 탐색 속도향상이 된다. 실험의 결과는 본 방법이 단순히 분산 값을 적용한 탐색 방법과 비교하여 이미지 품질은 거의 그대로 유지하면서 17배 이상의 속도 향상을 이루었음을 보인다. 또한 이미지 품질의 가시적인 손실 없이 탐색 속도를 더욱 향상시키는 분산 기반의 탐색 방법을 제안한다.
프랙탈 부호화 방식에서의 블록 손실 효과는 DCT 기반 블록 부호화 방식에서와는 달리 손실 블록의 참조에 의한 에러 전파 효과 때문에 보다 심각한 화질 저하를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 Jacquin 방법에 의해 프랙탈 부호화된 영상을 ATM 망과 같은 손실망을 통해 전송할 경우 발생할 수 있는 블록 손실을 복구하는 방법을 제안한다. Jacquin 의 프랙탈 부호화 체계는 중요도에 따라 머리부호와 본체 부호의 2계층 부호화 체계로 구성된다. 제안된 블록 손실 복구 알고리듬의 핵심 기법은 블록 특성이 손실 블록과 유사한 인접 치역 블록들의 축소 사상 파라미터들을 사용하여 손실 화소들을 추정하는 츠랙탈 외삽이며, 이는 복호화 과정에서 반복적으로 손실 블록들에 적용된다. 실험을 통하여, 제안된 복구 알고리듬이 주관적 화질 뿐만 아니라 PSNR 에서도 우수한 성능을 갖고 있음을 보인다.
In this paper, we propose an object-oriented coding method in low bit-rate channels using block-based motion vectors and residual image compensation. First, we use a 2-stage algorithm for estimating motion parameters. In the first stage, coarse motion parameters are estimated by fitting block-based motion vectors and in the second stage, the estimated motion parametes are refined by the gradient method using an image reconstructed by motion vectors detected in the first stage. Local error of a 6-parameter model is compensted by blockwise motion parameter correction using residual image. Finally, model failure (MF) region is reconstructed by a fractal mapping method. Computer simulation resutls show that the proposed method gives better performance than the conventional ones in terms of th epeak signal to noise ratio (PSNR) and compression ratio (CR).
프랙탈 코딩은 높은 압축률을 포함한 여러 가지 장점을 가지고 있으나 유사블록 탐색에 긴 시간이 소요되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 각 블록의 정규화 된 분산 값은 명도(contrast)와 밝기(brightness)에 독립적임을 발견하고, 이를 이용하여 d(key의 수)차원 공간에서 최근접부근탐색(nearest neighbor search)을 하여 효율적인 유사블록을 탐색하는 방법을 제안한다. 본 방법은 각 치역 블록 당 Ο(log N), (N : 정의역블록 수) 시간에 유사 정의역 블록 찾을 수 있음을 보였다. 압축처리 된 이미지는 각 치역 블록 당 Ο(N) 시간이 요구되는 전체탐색의 PSNR (Peak Signal Noise Ratio)과 거의 같은 값을 얻게 되었다. 또한, 본 방법은 에지가 많은 이미지에도 전체탐색과 거의 유사한 PSNR로 압축되는 장점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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