본 논문에서는 JPEG, MPEG 등 표준압축 기술에 사용되고 있는 무손실 압축 기법 중 Huffman coding 을 통해 영문 텍스트를 압축하고 압축률을 구해보았다. 각 글자를 Huffman coding 의 원리에 기초하여 빈도수에 따라 코드를 결정한다. 결정된 코드에 따라 영문 텍스트를 변환하여 압축을 진행한다. 본 연구에서는 MATLAB을 이용하여 영문 텍스트의 각 글자 빈도수를 구하였고 Huffman coding 과정을 수행하였다. 또한 영문 텍스트를 코드로 변환과정을 수행하여 아스키코드와 압축률을 비교하였다. Huffman coding 은 아스키코드만으로 이용하는 것보다 1.89:1 의 압축률을 나타내었다.
본 논문에서는 비디오 코덱을 비롯한 멀티미디어 데이터 압축에 주로 이용되는 엔트로피 코딩 방식 중의 하나인 허프만 코딩을 위한 전용 하드웨어를 제안하고 구현하였다. 제안한 허프만 코덱은 허프만 인코더와 디코더로 구성되어 있다. 허프만 인코더는 룩업 테이블을 이용하여 심볼을 허프만 코드로 변환한다. 가변 길이의 허프만 코드는 데이터 패킷화 블록에서 32 비트의 일정한 형식으로 맞추어진 후에 프레임 단위로 직렬로 출력된다. 허프만 디코더는 직렬로 입력되는 비트스트림을 버퍼링 없이 트리 구조의 FSM을 이용하여 디코딩하여 심볼로 변환한다. 제안한 하드웨어는 동작의 유연성을 위해서 인코딩과 디코딩 하드웨어를 프로그래머블하게 동작시킬 수 있도록 하여 프로그래밍 과정을 통해서 다양한 허프만 코딩을 수행할 수 있도록 하였다. 구현한 하드웨어는 Altera사의 Cyclone III FPGA를 이용하여 검증하였고, 3725개의 LUT를 사용하면서 최대 365MHz로 동작이 가능하였다.
본 연구는 정지 영상을 무손실 압축하기 위해 영상 각 화소의 값 상위 4비트의 중복성을 이용하여 런랭스 코딩 전처리로 1차 압축을 수행한 후 허프만 코딩으로 무손실 압축률을 향상시키는 새로운 방법을 제시한다. 본 연구에서 제안된 방법은 영상의 종류에 따라 자동적으로 허프만 코딩과 전처리 허프만 코딩을 선택하도록 하고, 전처리는 상위 4비트와 하위 4비트를 분리하여 상위 4비트의 중복성을 이용하여 런 랭스 코딩을 하여 기존의 일반적인 허프만 방법보다 더 나은 결과를 나타내었다.
In this paper, we propose a method to improve JBIG2 compression ratio which can be applied to Hangul text. Hangul character is composed of a few symbols which is called JASO, which needs inevitable increase of position information to be transmitted. To reduce this disadvantage, we have proposed an algorithm that generate aggregated symbol in combination of JASO symbols. Proposed algorithm shows better performance in Huffman coding than in arithmetic coding. In lossless coding, proposed algorithm showed 4.5∼16.7(%) improvement for Huffman coding and 2.9∼10.4(%) improvement for arithmetic coding. In lossy coding, proposed algorithm showed 3.7∼17.0(%) improvement for Huffman coding and 2.1∼10.5(%) improvement for arithmetic coding.
Kim, Jong-hak;Kim, Jae-gon;Oh, Jung-kyun;Kang, Seong-muk;Cho, Jun-Dong
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제16권1호
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pp.44-57
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2016
Rectification is used as a preprocessing to reduce the computation complexity of disparity estimation. However, rectification also requires a complex computation. To minimize the computing complexity, rectification using a lookup-table (R-LUT) has been introduced. However, since, the R-LUT consumes large amount of memory, rectification with compressed LUT (R-CLUT) has been introduced. However, the more we reduce the memory consumption, the more we need decoding overhead. Therefore, we need to attain an acceptable trade-off between the size of LUT and decoding overhead. In this paper, we present such a trade-off by adaptively combining simple coding methods, such as differential coding, modified run-length coding (MRLE), and Huffman coding. Differential coding is applied to transform coordinate data into a differential form in order to further improve the coding efficiency along with Huffman coding for better stability and MRLE for better performance. Our experimental results verified that our coding scheme yields high performance with maintaining robustness. Our method showed about ranging from 1 % to 16 % lower average inverse of compression ratio than the existing methods. Moreover, we maintained low latency with tolerable hardware overhead for real-time implementation.
This paper proposed signal decomposition and multiresolution representation through wavelet transform using wavelet orthonormal basis. And it suggested most appropriate filter for scaling function in multiresoltion representation and compared two compression method, arithmetic coding and Huffman coding. Results are as follows 1. Daub18 coefficient is most appropriate in computing time, energy compaction, image quality. 2. In case of image browsing that should be small in size and good for recognition, it is reasonable to decompose to 3 scale using pyramidal algorithm. 3. For the case of progressive transmittion where requires most grateful image reconstruction from least number of sampls or reconstruction at any target rate, I embedded the data in order of significance after scaling to 5 step. 4. Medical images such as information loss is fatal have to be compressed by lossless method. As a result from compressing 5 scaled data through arithmetic coding and Huffman coding, I obtained that arithmetic coding is better than huffman coding in processing time and compression ratio. And in case of arithmetic coding I could compress to 38% to original image data.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.34-39
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2004
Huffman coding which has been used in many data compression algorithms is a popular data compression technique used to reduce statistical redundancy of a signal. It has been proposed that the Huffman algorithm can decode efficiently using characteristics of the Huffman tables and patterns of the Huffman codeword. We propose a new Huffman decoding algorithm which used a multi way tree search and present an efficient hardware implementation method. This algorithm has a small logic area and memory space and is optimized for high speed decoding. The proposed Huffman decoding algorithm can be applied for many multimedia systems such as MPEG audio decoder.
This paper proposes context-based coding methods for variable length coding of inter-frame DCT coefficients. The proposed methods classify run-level symbols depending on the preceding coefficients. No extra overhead needs to be transmitted, since the information of the previously transmitted coefficients is used for classification. Two entropy coding methods, arithmetic coding and Huffman coding, are used for the proposed context-based coding. For Huffman coding, there is no complexity increase from the current standards by using the existing inter/intra VLC tables. Experimental results show that the proposed methods give ~ 19% bits gain and ~ 0.8 dB PSNR improvement for adaptive inter/intra VLC table selection, and ~ 37% bits gain and ~ 2.7dB PSNR improvement for arithmetic coding over the current standards, MPEG-4 and H.263. Also, the proposed methods obtain larger gain for small quantizaton parameters and the sequences with fast and complex motion. Therefore, for high quality video coding, the proposed methods have more advantage.
비트 값의 반전을 이용하여 정규 허프만 코드의 선택적인 암호화 방법을 제안하였다. 심벌들을 일정한 크기의 블록으로 나누어 블록안의 각 심벌들을 정규 허프만 코딩으로 압축한다. 블록별로 원 코드로 보낼 것인지 암호화하여 보낼것인지 결정하고 암호화 블록은 전제 비트들의 값을 반전시키고 암호화하지 않는 블록들은 원 코딩 데이터를 암호화 정보와 함께 전송한다. 수신측에서 압축된 데이터를 암호화 정보를 이용하여 해독가능하다.
본 논문에서는 오디오 부호화기의 양자화 된 주파수 계수 인덱스를 무손실 부호화 하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 무손실 부호화기는 계수의 통계적 특성을 이용하여 허프만 부호화 하고 있으나 간단한 구조로 인하여 최고의 성능을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 비트 플레인 변환과 런렝스 부호화 기술을 사용하여 성능이 향상된 새로운 주파수 계수의 무손실 부호화 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 주파수 계수의 양자화 인덱스를 비트 플레인 변환을 거쳐 상관도가 높은 1차원 비트열로 변환하고 이를 런렝스 부호화 하고 최종적으로 런렝스 심볼을 허프만 부호화 한다. 또한 주파수 대역을 크게 3개의 구역으로 나누고 각 구역에서 비트 플레인 부호화 방법을 선택적으로 사용하도록 하여 성능을 추가로 향상시킨다. 제안한 무손실 부호화 성능을 엔트로피에 의한 이론적 비트 수로 측정하면 기존의 AAC 무손실 부호화에 비하여 최대 6% 성능 향상을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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