본 논문에서는 H.264/AVC 표준에서 사용되는 정수 변환을 변형하여 무손실 압축에 효율적인 변환 구현 방법을 제안한다. 기존의 가역(reversible) 변환용으로 제시된 정수 변환은 변환 계수의 값의 범위가 상당히 커서 무손실 압축에 효율적이지 못한 면이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 효율적인 정수 변환을 제시한다. 기존 정수 변환의 변형은 고속 연산 수행을 위해서 리프팅을 기반으로 설계되고 효율적인 구조를 도출한다. 본 논문의 결과로서 고속 연산 수행을 위한 신호 흐름도를 제시하고, 이에 관련된 실험 결과를 제공한다. 실험 결과는 제안된 변형 정수변환이 기존 구현 방법에 비하여 무손실 압축 성능에서 우수하단 것을 보여준다.
The MPEG-4 Audio Lossless Coding (ALS) standard belongs to the family MPEG-4 audio coding standards. In contrast to lossy codecs such as AAC, which merely strive to preserve the subjective audio quality, lossless coding preserves every single bit of the original audio data. The ALS core codec is based on forward-adaptive linear prediction, which combines remarkable compression with low complexity. Additional features include long-term prediction, multichannel coding, and compression of floating-point audio material. This paper describes the basic elements of the ALS codec with a focus on prediction, entropy coding, and related tools and points out the most important applications of this standardized lossless audio format.
Using enhanced ordering scheme of graylevel in an image, we can apply it to lossless image compression in this paper. The proposed method is ordering scheme to replace an original grayscale image with a particular ordered image without additional information. From the simulation, it is verified that the proposed method reduces the bit rates than plain ordering scheme. And it can be applied in various fields of lossless compression, water marking and edge detection.
본 논문에서는 H.264/AVC에서 무손실 압축을 위하여 향상된 CABAC 엔트로피 부호화 방법을 제안한다. 0.264/AVC의 CABAC은 손실 압축을 지원하기 위해 개발되었기 때문에 무손실 압축에서 사용할 경우 압축 성능이 좋지 않다. 실제로 0.264/AVC Advanced 4:4:4 프로파일의 무손실 압축을 위한 엔트로피 부호화에도 기존의 방법을 수정 없이 그대로 사용하고 있기 때문에 엔트로피 측면에서 비효율성을 노출하고 있다. 따라서 0.264/AVC Advanced 4:4:4의 무손실 압축을 위해 잔여 신호의 통계적 특성을 고려한 이진화 방법을 제안하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존의 무손실 부호화와 비교하여 약 3.4%의 비트율을 절약할 수 있었다.
본 연구는 타 병원 전원 시 발급받는 의료영상이 서로 다른 소프트웨어를 사용하는 경우 PACS상의 영상화질에 영향을 미칠 수도 있다는 점을 착안하였다. A 대학병원 영상을 DICOM 파일로 복사하여 B 대학병원 PACS상에 등록하였고 해당 대학병원에서 사용하는 소프트웨어의 압축에 따른용량과 화질을 SNR, CNR, 히스토그램을 통해 평가하였다. 압축률이 커질수록 SNR, CNR은 떨어졌고, 주목할 점은 No Compression에 비해 Lossless Compression은 용량은 1/2로 줄었지만 SNR, CNR은 변화가 없었다. 히스토그램은 압축률이 높아질수록 언더플로우 현상에 의한 정보손실이 눈에 띄게 나타났다. 타 병원 전원 시 병원마다 다른 시스템을 사용하기 때문에, 압축하여 영상을 등록하면 영상의 화질이 저하되고 정보량이 손실되므로 비압축 또는 무손실 압축방식을 사용해야 한다. 결론적으로 업로드 시 대기시간과 경제적 효율성을 고려하면, 무손실 압축방식 사용이 유용하다.
본 연구에서는 쓰기 데이터양 감소를 통해 낸드 플래시 기반 저장장치의 수명향상을 도모할 수 있는 MADE(Min-hash Assisted Delta-compression Engine) 모듈을 제안한다. MADE 모듈은 델타압축기법(delta compression)을 통해 중복되는 데이터 패턴을 최소화하여 실제 낸드 플래시에 인가되는 쓰기 명령 횟수를 획기적으로 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 중복제거기법(deduplication) 및 무손실압축기법(lossless compression)의 통합적용과 유사한 효과를 볼 수 있도록 설계되었다. 또한 델타압축기법 과정 중 필요한 참조 페이지 탐색 및 압축 기법을 최적화하여, 저장되는 데이터양을 최대한 줄이는 동시에 부가적인 오버헤드를 최소화 하였다. 시뮬레이션 결과, MADE가 적용된 플래시 변환계층(Flash Transition Layer, FTL)은 실제 낸드 플래시 칩에 저장되는 데이터를 최소 50% 줄일 수 있었으며, 순차적인 중복제거기법과 무손실압축 기법을 단순 통합하여 적용한 경우에 비해 추가적으로 12%의 쓰기 데이터양을 감소시킬 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5547-5562
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2016
JPEG-LS is an international standard for lossless or near-lossless image-compression algorithms. In this paper, a simple method is proposed to improve the performance of the lossless JPEG-LS algorithm. With respect to JPEG-LS and its supplementary explanation, Golomb-Rice (GR) coding is mainly used for entropy coding, but it is not used for long codewords. The proposed method replaces a set of long codewords with a set of shorter location map information. This paper shows how efficiently the location map guarantees reversibility and enhances the compression rate in terms of performance. Experiments have also been conducted to verify the efficiency of the proposed method.
Kim, Sun-Ja;Hwang, Doh-Yeun;Yoo, Gi-Hyoung;You, Kang-Soo;Kwak, Hoon-Sung
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.2485-2489
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2005
This paper introduces a new preprocessing scheme to replace original data of gray scale images with particular ordered data so that performance of lossless compression can be improved more efficiently. As a kind of preprocessing technique to maximize performance of entropy encoder, the proposed method converts the input image data into more compressible form. Before encoding a stream of the input image, the proposed preprocessor counts co-occurrence frequencies for neighboring pixel pairs. Then, it replaces each pair of adjacent gray values with particular ordered numbers based on the investigated co-occurrence frequencies. When compressing ordered image using entropy encoder, we can expect to raise compression rate more highly because of enhanced statistical feature of the input image. In this paper, we show that lossless compression rate increased by up to 37.85% when comparing results from compressing preprocessed and non-preprocessed image data using entropy encoder such as Huffman, Arithmetic encoder.
일반적으로 무손실 영상압축 및 암호화 방법에는 압축과 암호화 과정이 독립적으로 이루어진다. 압축 후 암호화를 수행하면 압축열이 암호에 대한 평문으로 사용되므로 압축에 따른 엔트로피가 감소하여 랜덤한 성질을 갖게된다. 그러나 압축열 전체에 대한 암호화는 수행시간이 길어져 실시간 처리를 저해하는 원인이 되기도 한다. 본 논문에서는 무손실 영상압축과 암호의 결합에서 전체 처리시간을 줄이는 방법을 제안한다. 이는 쿼드트리 압축 알고리즘으로 그레이 영상을 분해하여 구조부분만을 암호화하는 방법이다. 아울러 영상의 무상관성과 동질영역을 확보하기 위한 변환과정을 수행하여 무손실 압축성능을 개선하였고, 쿼드트리 분해시 암호화되지 않은 데이터를 레벨별로 재구성하여 안전성을 갖도록 하였다. 모의 실험을 통하여 제안한 방법이 영상 압축율의 개선과 암호화 방법의 안전성 확보 및 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 무손실 영상 압축의 효율을 높이가 위해 새로운 문맥 기반 적응적 이진 산술 부호화(context-based adaptive binary arithmetic coding, CABAC) 방법을 제안한다. 기존의 H.264/AVC의 CABAC은 손실 (loosy) 부호화 환경에 적합하게 설계되었기 때문에, 무손실 (lossless) 부호화 환경에서 최적의 부호화 성능을 제공하지 못한다. 따라서, 무손실 화면내 부호화 환경에서 잔여 신호의 통계적 특성을 고려하여 향상된 CABAC 기반의 잔여 신호 부호화 방법을 제안한다. 실험 결과로부터 무손실 화면내 부호화 환경에서 본 논문에서 제안하는 향상된 CABAC 방법이 기존의 CABAC 방법에 비해 평균적으로 약 18.2% 정도의 비트 수를 감소시키는 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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