The necessity of data compression scheme for volume data has been increased because of the increase of data capacity and the amount of network uses. Now we have various kinds of compression schemes, and we can choose one of them depending on the data types, application fields, the preferences, etc. However, the capacity of data which is produced by application scientists has been excessively increased, and the format of most scientific data is 3D volume. For 2D image or 3D moving pictures, many kinds of standards are established and widely used, but for 3D volume data, specially time-varying volume data, it is very difficult to find any applicable compression schemes. In this paper, we present a compression scheme for encoding time-varying volume data. This scheme is aimed to encoding time-varying volume data for visualization. This scheme uses MPEG's I- and P-frame concept for raising compression ratio. Also, it transforms volume data using Daubechies D4 filter before encoding, so that the image quality is better than other wavelet-based compression schemes. This encoding scheme encodes time-varying volume data composed of single precision floating-point data. In addition, this scheme provides the random reconstruction accessibility for an unit, and can be used for compressing large time-varying volume data using correlation between frames while preserving image qualities.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.536-537
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2018
A goal of this paper is doing fine grained recognition of breed of animal from pet images. Research about fine grained recognition from images is continuously developing, but it is not for animal object recognition because they have polymorphism. This paper proposes method of higher animal object recognition using Grab-cut algorithm for object segmentation and Fisher Vector for image encoding.
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.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.4
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pp.335-343
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2001
The conventional wavelet-based fractal image coding has the disadvantage that the encoding takes a long time, since each range block finds the best domain in the image. In this Paper, we propose wavelet-based fractal image coding using SAS(Self Affine System) method and multi-scale factor. It consists of the range and domain blocks in DWT(discrete wavelet transform) region. Using SAS method, the proposed method is that the searching process of the domain block is not required, and the range block selects the domain which is relatively located the same position in the upper level. The proposed method can perform a fast encoding by reducing the computational complexity in the encoding process. In order to improve the disadvantage of SAS method which is reduced image qualify, the proposed method is improved image qualify using the different scale factors for each level. As a result, there is not influence on an image quality, the proposed method is enhanced the encoding time and compression ratio, and it is able to the progressive transmission.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.8
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pp.2913-2929
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2014
Traditional vector quantization (VQ) schemes encode image blocks as VQ indices, in which there is significant similarity between the image block and the codeword of the VQ index. Thus, the method can compress an image and maintain good image quality. This paper proposes a novel lossless VQ indices compression algorithm to further compress the VQ index table. Our scheme exploits the high correlation of adjacent image blocks to search for the same VQ index with the current encoding index from the neighboring indices. To increase compression efficiency, codewords in the codebook are sorted according to the degree of similarity of adjacent VQ indices to generate a state codebook to find the same index with the current encoding index. Note that the repetition indices both on the search path and in the state codebooks are excluded to increase the possibility for matching the current encoding index. Experimental results illustrated the superiority of our scheme over other compression schemes in the index domain.
In this study, a basic concept of wavelet encoding and its advantages over Fourier based phase encoding application. Wavelet encoding has been proposed as an alternative way to Fourier based phase encoding in magnetic resonance imaging. In wavelet encoding, the RF pulse is designed to generate wavelet-shaped excitation profile of spins. From the resulting echo signals, the wavelet transform coefficients of spin distribution are acquired and an original spin density is reconstructed from wavelet expansion. Wavelet encoding has several advantages over phase encoding. By minimizing redundancy of the data acquisition in a dynamic series of images, we can avoid some encoding steps without serious loss of quality in reconstructed image. This strategy may be regarded as data compression during imaging. Although there are some limitations in wavelet encoding, it is a promising scheme in a dynamic imaging.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.4
no.2
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pp.135-140
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1999
This paper describes a affine transform coding which is reducing long time to take on image encoding by using scaling method and limited search area technique. For evaluating its performance, the proposed algorithm compare with Jacquin's method using traditional affine transform coding methods. Simulation results, the proposed algorithm considerably reduces encoding time by using scaling method and limited search area method. Also, the proposed algorithm provides much shorter encoding time with a little degradation of the decoded image quality than Jacquin's method.
JPEG2000 achieves a target bit rate by selecting the bitstream for adequate coding passes after encoding full passes in Tier-1 coder. Tier-1 encoding is complicated and time-consuming process. In this paper, we propose a new rate control technique that chooses the necessary passes without the full passes coding of Tier-1 by using previous image information for volumetric image. The simulation result shows that the proposed technique reduces encoding time of coding passes up to 81.5%.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.8
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pp.2133-2142
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1997
Compared with previous compression methods, fractal image compression drastically increases compression rate by using block-based encoding. Although decompression can be done in real time even with softwares, the most serious problem in utilizing the fractal method is the time required for the encoding. In this paper, we propose and verify i) an algorithm that reduces the encoding time by reducing the number of similarity searching on the basis of dimensional informations, and ii) an algorithm that enhances the quality of the restored image on the basis of brightness and contrast information. Finally, a method that enables fast compression with little quality degradation is proposed.
Fractal-based monochrome image coding method can be easily applied for color image compression by splitting the color image into different primary spectral channels such as RGB, YIQ or $YC_bC_r$, and encoding each channel independently According to this method, it needs to repeat the fractal coding for each channel, so it have the problem of encoding time. In this paper, a fractal-based coder for color still image is proposed which features the enhancement of compression rate and the reduction of coding time. As the result of the experiment where the proposed algorithm is applied far color images, the compression rate is enhanced by 28 : 1 above with average PSNR value $28{\sim}29[dB]$, do not lossless encoding process using JPEG. And the encoding time is reduced by maximum 11.5 %.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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