텍스처럴 리전의 러프니스와 사람의 시각 시스템의 특성에 기초하여 세크멘테이션을 수행하는, 멀티미디어 텔레컨퍼런스를 위한 새로운 텍스처 세그멘테이션-베이스 영상 코우딩 기술을 제안한다. 세그멘테이션은, 텍스처의 영역이, 지각된 콘스탄트 인텐시티와 스무드 텍스처 및 러프 텍스처의 세가지 텍스처 클래스로 분류되도록 프랙탈 디멘전을 쓰레쉬호울딩하여 이루어진다. 각 세그먼트 바운더리와 각 텍스처 클래스를 위한 효과적인 코우딩 기술을 개발하여 높은 압축률과 좋은 영상 품질을 갖는 영상 코우딩 시스템을 달성하고, 이 기술의 코우딩 효율을 잘 확립된 기술 (디스크릿 코사인 트랜스폼(DCT) 영상 코우딩)의 코우딩 효율과 비교한다.
Image coding based on a fractal theory of iterated transformations presents highly compressed image. In this paper, we compress image using the partitioning method which devides image adaptively in horizon and vertical axis. This method can encode image more compactly than the quadtree partitioning method. The maximum range size can be selected as $32{\times}32$ blocks and the minimum size can be $4{\times}4$ blocks. And the domain size is twice as many as the range size.
본 논문에서는 인간시각 시스템의 특성을 이용하여 세그멘테이션을 행하는 새로운 텍스처 세그멘테이션 영상코딩 기술을 제안한다. 제안된 방법은 영상을 HVS가 인지한 러프니스 정도에 관하여 영상을 텍스처와 같은 성질의 영역으로 세그멘테이션하는 방법론을 제안하여 상 세그멘트를 갖는 세그멘테이션 영상코딩기술의 문제점을 해결한다. 세그멘테이션은 텍스처 영역을 3 가지의 다른 텍스처 크래스(인간이 인지한 상 인테셔티, 부드러운 텍스처 및 거칠은 텍스처)로 구분하기 위해서 프락탈 디멘션을 임계하여 얻는다. 프락탈 디멘션을 근사하기 위한 적당한 브락 크기를 결정하는 것이 중요하다. 좋은 화질을 갖는 재생 영상은 여러 종류의 영상에 대해서 약 0.1에서 0.25 비트/픽셀에서 얻는다.
This paper presents a SPIHT image compression method using biorthogonal multi wavelets on [-1,1]. A family of biorthogonal scaling vectors is constructed using fractal interpolation function, and the associated biorthogonal multi wavelets are constructed. This paper uses biorthogonal multi wavelets to be supported in [-1,1] associated with biorthogonal scaling vectors to be supported in [-1,1]. The scaling vectors and wavelets remain biorthogonal when restricted to integer intervals, making them well suited for bounded domains. The experiment results of simulation of the proposed image compression using biorthogonal multiwavelets on [-1,1] based on SPIHT were found to be excellent PSNR for LENA and PEPPERS images except for BABOON image than already existing single wavelets and DGHM multi wavelets.
프랙탈 영상압축의 고속처리를 위한 일차원 VLSI 어레이를 설계하였다. 기존의 제안된 일차원 VLSI 어레이에서 중첩되는 이웃의 정의역블럭의 데이터들을 재사용하므로서 전체 연산에 필요한 데이터의 총입력 횟수를 감소시키고, 이로 인한 전체 처리시간을 줄였다. 어레이로 입력되는 데이터의존관계를 고려하여, 입력순서가 적절히 조정되었으며, 이에 따라 처리요소들을 설계하였다. 몇몇 처리요소에는 데이터의 저장 및 경로설정을 위한 레지스터와 멀티플렉서들이 추가되었다. 따라서 영상의 크기가 N이고 블럭의 크기가 B인 경우, 이 설계는 적은 하드웨어를 추가하여 기존의 어레이보다 처리속도가 (N-4B)/4(N-B)배 향상되었다.
In this paper, an image coding technique using fractal interpolation is proposed. Similar to the conventional methods, an image is partitioned into blocks and each block is coded independently. However, an interpolation point is ahsared by its neighboring blocks. This means that each block can use all its interpolation points with minimal increase of new data. For a simple implementation, triangular blocks are used instead of square blocks and new coefficients are difined. Data obtained in the encoding process hav estatistical characteristics suitable sfor entropy coding, an dthus arithmetic coding is perfomred for improving the compression efficiency. The results of the proposed coder in comparison with those of a conventional coder show that the interpolation method reduces block effect caused by a memoryless block coder, especially at low bit rates. This improvement is due to sharing of information between adjacent blocks. Moreover, th enumber of iteration required in ecoding process is reduced since more information is used to decode each block.
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.
영상 데이터의 압축을 위하여 영상이 갖고 있는 자기 유사성 (self similarity)을 이용하는 프랙탈 부호화가 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 부호화 효능에 있어서 JPEG과 경합이 가능한 적응 직교변환에 의한 LIFS 부호화에 주목하여 적응 직교변환의 연산 과정의 문제점을 지적하고 그 개선법을 제안하였다. 또한 직교변환의 모든 도메인(domain)을 포함하는 축소된 영상 데이터의 구성법을 제안하였다. 그 결과, 부호화 성능의 열화 없이도 부호기(encoder) 및 복호기(decoder)의 산술 연산량이 크게 삭감되었다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈을 이용한 효율적인 MR 영상의 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 이산 웨이브릿 변환 계수의 절대값으로 유효 계수 트리를 구성하고 에너지가 높은 유효 계수의 정보를 이용하여 프랙탈 영상 압축을 수행한다. MR 영상의 경우 배경 부분을 비롯하여 대부분이 낮은 화소값을 가지므로 유효 계수의 수가 작게 나와 결과적으로 압축율이 높아진다. 또한 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈을 이용하기 때문에 다른 압축 방법에 비해 블록화 현상이 생기지 않고 인간의 시각에 민감한 에지를 잘 복원하는 우수한 화질의 영상을 얻을 수 있다. 제안한 방법을 MR 영상에 적용하여 성능을 평가한 결과 0.33 [bpp] 이하의 낮은 비트율에서 기존의 JPEG 압축방법보다 복원 화질이 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 Barnsley가 제안한 반복 함수 체계(IFS)에 근거한 새로운 영상 압축 기술인 프랙탈 영상 부호화의 성능 개선 방법을 제시한다. 기존의 완전 탐색을 이용한 프랙탈 부호화 방법은 영상의 복원 화질이 다른 프랙탈 기법에 비해 좋은 결과를 얻을 수 있지만 탐색시간이 지나치게 오래 걸리고, 선형 유사 변환을 통하여 블록의 근사화를 수행하므로 복잡한 블록의 근사화가 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 쿼드 트리 분할을 사용하여 코딩 블록의 크기를 가변적으로 설정하도록 하여 복잡한 블록은 크기가 작은 블록으로 단순한 블록은 큰 블록으로 분할되도록 하였다. 이렇게 함으로써 블록의 근사화 정도도 높이고 변환의 수도 줄여 압축률의 개선을 가져왔다. 또한, 탐색 영역을 제한하여 부호화 시간이 짧으면서도 기존의 완전 탐색(full searching) 방법에 비하여 탐색 시간을 줄였으며 복원 영상의 주관적 평가의 화질은 더 우수했다. 그리고 매칭 블록의 탐색이 필요 없는 Monro 방법에 비해 부호화 시간이 다소 느리기는 하지만 화질 면에서 월등한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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