정지영상 압축에 관한 이진적응 연구 = A Study Binary Adaptive for Compression of Temporary Images

국문 초록 (Abstract)

대용량 저장장치의 출현, 컴퓨터 성능 및 초고속망의 급속한 성장, 디지털 필름 스캐너의 성능 향상 및 비용 감소 덕분에 디지털 형태로 영상을 다루기 위한 요구가 점차 증대되는 추세이다.
디지털 영상은 항상 고품질을 유지해야 하므로 화소 당 비트를 높게 할당하는데 이때 소요되는 방대한 비트 수를 효과적으로 감소시켜 저장 용량 및 대역폭을 줄이기 위해서는 효율적인 영상 압축이 요구된다. 본 논문에서는 디지털 영상의 압축을 위한 새로운 이진적응 방식을 제안한다. 먼저 변환된 예측오류를 얻기 위해 적응예측을 하고, 모델 템플리트로부터 적당한 예측오류 값 영역을 하나의 context 영역이 되도록 하는 방식으로 부호화에 적절한 수의 context 영역을 결정한다. 그리고 부호화 효율을 개선하기 위해 개별적인 context 영역에서 부호화 될 예측오류가 나타날 확률을 근접하게 추정한 후, 고 빈도 예측심벌 집합을 이진적응에 적용하여 부호화의 효율을 개선한다.