Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.24
no.5
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pp.914-922
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1987
An image coding technique based on a segmentation, which utilizes a simplified description of regions composing an image, is investigated in this paper. The proposed coding technique consists of 3 stages: segmentation, contour coding. In this paper, emphasis was given to texture coding in order to improve a quality of an image. Split-and-merge method was employed for a segmentation. In the texture coding, a linear predictive coding(LPC), along with approximation technique based on a two-dimensional polynomial function was used to encode texture components. Depending on a size of region and a mean square error between an original and a reconstructed image, appropriate texture coding techniques were determined. A computer simulation on natural images indicates that an acceptable image quality at a compression ratio as high as 15-25 could be obtained. In comparison with a discrete cosine transform coding technique, which is the most typical coding technique in the first-generation coding, the proposed scheme leads to a better quality at compression ratio higher than 15-20.
A new texture segmentation-based image coding technique which performs segmentation based on roughness of textural regions and properties of the human visual system (HVS) is presented. This method solves the problems of a segmentation-based image coding technique with constant segments by proposing a methodology for segmenting an image texturally homogeneous regions with respect to the degree of roughness as perceived by the HVS. The fractal dimension is used to measure the roughness of the textural regions. The segmentation is accomplished by thresholding the fractal dimension so that textural regions are classified into three texture classes; perceived constant intensity, smooth texture, and rough texture. An image coding system with high compression and good image quality is achieved by developing an efficient coding technique for each segment boundary and each texture class. For the boundaries, a binary image representing all the boundaries is created. For regions belonging to perceived constant intensity, only the mean intensity values need to be transmitted. The smooth and rough texture regions are modeled first using polynomial functions, so only the coefficients characterizing the polynomial functions need to be transmitted. The bounda-ries, the means and the polynomial functions are then each encoded using an errorless coding scheme. Good quality reconstructed images are obtained with about 0.08 to 0.3 bit per pixel for three different types of imagery ; a head and shoulder image with little texture variation, a complex image with many edges, and a natural outdoor image with highly textured areas.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.1
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pp.63-71
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1993
An efficient RVQ image coding method is proposed using the segmentation-based coding and CVQ techniques. In the proposed method the residual image, the difference between an original image and the synthesized one obtained from the segmentation-based coding, is first dividel into $\times$4 subblocks. They are then individually coded in the spatial domain using a simple CVQ. Experimental results show that the proposed method yields better quality of the reconstructed images in both PSNR and subjective test over the basic VQ and SMVQ.
This paper proposes a color image coding algorithm based on shape-adaptive all phase biorthogonal transform (SA-APBT). This algorithm is implemented through four procedures: color space conversion, image segmentation, shape coding, and texture coding. Region-of-interest (ROI) and background area are obtained by image segmentation. Shape coding uses chain code. The texture coding of the ROI is prior to the background area. SA-APBT and uniform quantization are adopted in texture coding. Compared with the color image coding algorithm based on shape-adaptive discrete cosine transform (SA-DCT) at the same bit rates, experimental results on test color images reveal that the objective quality and subjective effects of the reconstructed images using the proposed algorithm are better, especially at low bit rates. Moreover, the complexity of the proposed algorithm is reduced because of uniform quantization.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1996.06a
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pp.175-180
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1996
In this paper, a new image segmentation method based on merging of two low contrast neighbor regions iteratively is proposed. It is suitable for very low bit rate coding. The proposed method reduces efficiently contour information and preserves subjective and objective image quality. It consists of image segmentation using 4-level hierarchical structure based on mathematical morphology and 1-level region merging structure using the contrast difference of two adjacent neighbor regions. For each segmented region of the third level, two adjacent neighbor regions having low contrast difference value in fourth level based on contrast difference value is merged iteratively. It preserves image quality and shows the noticeable reduction of the contour information, so that it can improve the bottleneck problem of segmentation-based coding at very low bit rate.
A new texture segmentation-based image coding technique which performs segmentation based on roughness of textural regions and properties of the human visual system (HVS) is presented for multime-dia teleconference. The segmentation is accomplished by thresholding the fractal dimension so that textural regions are classified into three texture classes; perceived constant intensity, smooth texture, and rough texture. An image coding system with high compression and good image quality is achieved by developing an efficient coding technique for each segment boundary and each texture class. We compare the coding efficiency of this technique with that of a well established technique (discrete cosine transform (DCT) image coding).
For a method improving fractal image segmentation which is a new application of fractal image coding, YST scheme have proposed an image segmentation scheme using labeling based on periodic points of pixel transformation and error-correction of labels by iterating fractal transformation. The scheme generates the high quality segmentation, however, it has the redundancy in the process of labeling and correction of labels. To solve this problem, we propose a labeling algorithm based on orbit of pixel transformation and restricted condition on iterating process of fractal transformation.
In this paper, we propose a coding method to improve compression efficiency for MR image. This can be achieved by combining coding scheme and segmentation scheme which removes noisy background region, which is meaningless for diagnosis in the MR image. In segmentation algoritm, we use full-resolution wavelet transform to extract features of regions in image and Kohonen self-organizing map to classify the features. The subsequent wavelet coder encodes only diagnostically significant foreground regions refering to segmentation map. Our proposed algorithm provides about 15% of bit rate reduction when compared with the same coder which is not combined with segmentation scheme. And the proposed scheme shows better reconstructed image quality than JPEG at the same compression ratio.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.3
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pp.469-480
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1997
For moving image coding, the variable size of region coding based on local motion is more efficient than fixed size of region coding. It can be applied well to complex motions and is more stable for wide motions because images are segmented according to local motions. In this paper, new image coding method using the segmentation of motion vectors is proposed. First, motion vector field is smoothed by filtering and segmented by smoothed motion vectors. The region growing method is used for decomposition of regions, and merging of regions is decided by motion vector and prediction errors of the region. Edge of regions is excluded because of the correlation of image, and neighbor motion vectors are used evaluation of current block and construction of region. The results of computer simulation show the proposed method is superior than the existing methods in aspect of coding efficiency.
Region based coding consistsof image segmentation contour and texture coding. Contour coding techniques can be classified into contour or shape-oriented approaches. In this paper, geodesic skeleton based on shape-oriented approach is used for contour coding. Efficient application of geodesic skeleton for contour coding based on the characteristics of regions in segmented image will be discussed.
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