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    웨이브렛 계수의 특성 분류에 의한 영상압축 = Image Compression Scheme by Wavelet Coefficients' Property Classification

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    https://www.riss.kr/link?id=A100585125

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

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    본 논문에서는 웨이브렛 변환 대역에서 영역분할 기법을 적용하여 얻어진 각 영역을 중요 영역과 비 중요 영역으로 분류하고 각각의 영역을 그의 특성에 적합한 방식으로 부호화 하는 기법을 제안하였다. 중요 영역은 전체 영역가운데 매우 작은 부분을 차지하지만 영상 복원에 매우 큰 영향을 주기 때문에 이러한 영역 부호화를 위해 기존의 EZW 방식보다 성능이 우수하며 단일계수 전송에 성능이 뛰어난 SPIHT 알고리즘을 적용하였다. 그러나 비 중요영역은 영상복원에 미치는 영향이 적을 뿐만 아니라, 매우 큰 동질 영역을 형성하기 때문에 텍스춰 모델링을 이용할 경우 높은 압축률을 얻을 수 있다. 또한 이 방식을 이용할 경우 인위적인 에러가 거의 없기 때문에 이용할 경우 높은 압축률을 얻을 수 있다. 또한 이 방식을 이용할 경우 인위적인 에러가 거의 없기 때문에 시각적으로도 좋은 영상을 복원 할 수 있다. 실험결과 제안한 시스템은 다양한 영상에 대하여 적응성이 있음을 보였고 특히 0.2bpp 이하의 매우 낮은 비트 율에서도 EZW 와 같은 기존의 웨이브렛 기반 부호화기보다 좋은 성능을 나타내었다.
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    본 논문에서는 웨이브렛 변환 대역에서 영역분할 기법을 적용하여 얻어진 각 영역을 중요 영역과 비 중요 영역으로 분류하고 각각의 영역을 그의 특성에 적합한 방식으로 부호화 하는 기법...

    본 논문에서는 웨이브렛 변환 대역에서 영역분할 기법을 적용하여 얻어진 각 영역을 중요 영역과 비 중요 영역으로 분류하고 각각의 영역을 그의 특성에 적합한 방식으로 부호화 하는 기법을 제안하였다. 중요 영역은 전체 영역가운데 매우 작은 부분을 차지하지만 영상 복원에 매우 큰 영향을 주기 때문에 이러한 영역 부호화를 위해 기존의 EZW 방식보다 성능이 우수하며 단일계수 전송에 성능이 뛰어난 SPIHT 알고리즘을 적용하였다. 그러나 비 중요영역은 영상복원에 미치는 영향이 적을 뿐만 아니라, 매우 큰 동질 영역을 형성하기 때문에 텍스춰 모델링을 이용할 경우 높은 압축률을 얻을 수 있다. 또한 이 방식을 이용할 경우 인위적인 에러가 거의 없기 때문에 이용할 경우 높은 압축률을 얻을 수 있다. 또한 이 방식을 이용할 경우 인위적인 에러가 거의 없기 때문에 시각적으로도 좋은 영상을 복원 할 수 있다. 실험결과 제안한 시스템은 다양한 영상에 대하여 적응성이 있음을 보였고 특히 0.2bpp 이하의 매우 낮은 비트 율에서도 EZW 와 같은 기존의 웨이브렛 기반 부호화기보다 좋은 성능을 나타내었다.

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