Data compression becomes increasingly an important issue for reducing data storage spaces as well as transmis-sion time in network environments. In 3D geometric models, the normal vectors of faces or meshes take a major portion of the data so that the compression of the vectors, which involves the trade off between the distortion of the images and compression ratios, plays a key role in reducing the size of the models. So, raising the compression ratio when the normal vector is compressed and minimizing the visual distortion of shape model's shading after compression are important. According to the recent papers, normal vector compression is useful to heighten com-pression ratio and to improve memory efficiency. But, the study about distortion of shading when the normal vector is compressed is rare relatively. In this paper, new normal vector compression method which is clustering normal vectors and assigning Representative Normal Vector (RNV) to each cluster and using the angular deviation from actual normal vector is proposed. And, using this new method, Visually Undistinguishable Lossy Compression (VULC) algorithm which distortion of shape model's shading by angular deviation of normal vector cannot be identified visually has been developed. And, being applied to the complicated shape models, this algorithm gave a good effectiveness.
Vector data represents a map by its coordinate and Raster data represents a map by its pixel. Since these data types have very large data size, data compression procedure is a compulsory process. This paper compare the results from three different methodologies; GIS (Geographic Information System) vector map data compression using DP(Douglas-Peucker) Simplification algorithm, vector data compression based on Bin classification and the combination between two previous methods. The results shows that the combination between the two methods have the best performance among the three tested methods. The proposed method can achieve 4-9% compression ratio while the other methods show a lower performance.
Chun Woo-Je;Joo Yong-Jin;Moon Kyung-Ky;Lee Yong-Ik;Park Soo-Hong
Spatial Information Research
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제13권4호
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pp.355-364
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2005
모바일 기기의 제한적 환경에서 공간데이터의 활용을 극대화하기 위해 벡터데이터의 압축에 대한 연구가 최근 이뤄지고 있다. 이 중 군집화 방법을 이용한 벡터데이터 압축은 기존 압축방법과 다른 새로운 형태로 주목을 받고 있다. 그러나 현재까지 연구는 데이터의 동적인 갱신이 고려되지 않았다. 본 연구는 기존의 군집화 방법을 이용한 벡터데이터 압축방법의 문제점을 파악하고, 데이터의 동적인 갱신이 고려된 압축 방법을 제시하였다. 실험을 통한 결과는 갱신이 발생하였을 경우 제안된 방법이 더 좋은 결과를 나타냄을 확인할 수 있었다.
모바일 벡터 지도 서비스 환경에는 공간 데이터의 특성상 큰 데이터 용량으로 인한 단말기 리소스 부족과 전송시간 지연과 같은 애로사항이 존재 한다. 정상적인 모바일 벡터 지도 서비스가 이루어지기 위해서는 이러한 문제점들을 극복하기 위한 대책들이 필요하다 그중에서 공간데이터 압축기법은 대역폭과 클라이언트에서의 대기 시간 축소에 도움을 줄 수 있다. 하지만 압축과 복원에 소요되는 오버헤드가 전체 효율에 미치는 영향도 함께 고찰할 필요가있다. 본 논문은 공간 데이터를 압축하기 위한 2가지 기법을 제시한다. 하나는 공간 객체별로 기준 좌표 및 상대 좌표를 전송하는상대좌표 변환 압축기법이고 또 하나는 클라이언트 좌표로 서버에서 미리 좌표 변환하는 클라이언트 좌표 변환 압축 기법이다. 그리고 구현 실험으로 그 효과와 효율을 평가한다.
컴퓨터와 통신 기술의 빠른 발전으로 모바일 인터넷 서비스의 요구가 급격히 증대하고 있다. 그러나 모바일 벡터 지도 서비스 환경에서의 가장 큰 걸림돌은 큰 데이터 용량과 제한된 대역폭이다. 많은 가능한 해결방안중 공간 데이터 압축 기법이 대역폭과 클라이언트에서의 대기 시간 축소에 공헌할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문은 공간 데이터를 압축하기 위한 2가지 기법을 제시한다. 하나는 공간 객체별로 기준 좌표 및 상대 좌표를 전송하는 상대좌표 변환 압축 기법이고 또 하나는 클라이언트 좌표로 서버에서 미리 좌표 변환하는 클라이언트좌표 변환 압축 기법이다. 이 두 압축 기법은 압축 효율과 응답시간을 측정하여 평가할 수 있다.
ECG data are used for the diagnostic purposes with many clinical situations, especially heart disease. In this paper, an efficient ECG data compression technique by wavelet transform and high-speed vector quantization on PMS-B algorithm is proposed. In general, ECG data compression techniques are divided into two categories: direct and transform methods. The direct data compression techniques are AZTEC, TP, CORTES, FAN and SAPA algorithms, besides the transform methods include K-L, Fourier, Walsh, and wavelet transforms. In this paper, we applied wavelet analysis to the ECG data. In particular, vector quantization on PMS-B algorithm to the wavelet coefficients in the higher frequency regions, but scalar quantized in the lower frequency regions by PCM. Finally, the quantized indices were compressed by LZW lossless entropy encoder. As the result of simulation, it turns out to get sufficient compression ratio while keeping clinically acceptable PRD.
In this paper, we propose a satellite multispectral image data compression method using classified vector quantization. This method classifies each pixel vector considering band characteristics of multispectral images. For each class, we perform both intraband and interband vector quantization to romove spatial and spectral redundancy, respectively. And residual vector quantization for error images is performed to reduce error of interband vector quantization. Thus, this method improves compression efficiency because of removing both intraband(spatial) and interband (spectral) redundancy in multispectral images, effectively. Experiments on landsat TM multispectral image show that compression efficiency of proposed method is better than that of conventional method.
Digital vector maps must be compressed effectively for transmission or storage in Web GIS (geographic information system) and mobile GIS applications. This paper presents a polyline compression method that consists of polyline feature-based hybrid simplification and second derivative-based data compression. Experimental results verify that our method has higher simplification and compression efficiency than conventional methods and produces good quality compressed maps.
컴퓨터와 통신 기술의 빠른 발전으로 모바일 인터넷 서비스의 요구가 급격히 증대하고 있다. 그러나 모바일 벡터 지도 서비스 환경에서의 가장 큰 걸림돌은 큰 데이터 용량과 제한된 대역폭이다. 많은 가능한 해결방안 중 공간 데이터 압축 기법이 대역폭과 클라이언트에서의 대기 시간 축소에 공헌할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문은 공간 데이터를 압축하기 위한 2가지 기법을 제시한다. 하나는 공간 객체별로 기준 좌표 및 상대 좌표를 전송하는 상대좌표 변환 압축 기법이고 또 하나는 클라이언트 좌표로 서버에서 미리 좌표 변환하는 클라이언트좌표 변환 압축 기법이다. 이 두 압축 기법은 압축 효율과 응답시간을 측정하여 평가할 수 있다.
본 논문은 혼합형 폴리라인 단순화와 공간 에너지 집중을 이용한 GIS 벡터맵 데이터 압축을 제안한다. 제안한 방법에서는 GIS 벡터맵에서 폴리라인 속성을 가지는 레이어들에 대해, 최소 면적 오차 기반의 혼합형 폴리라인 단순화 및 공간 에너지 집중에 의하여 선택된 레이어 내의 폴리라인 데이터들을 압축한다. 제안한 단순화 및 공간 에너지 집중는 폴리라인의 형상을 유지하면서 데이터 압축 효과를 향상시킨다. 가시적 화질과 압축률을 통한 평가 결과로부터 제안한 방법이 기존 방법보다 우수한 화질과 높은 압축률을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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