웨이블릿변환과 프렉탈이론을 이용한 정의역 최소화 영상압축 = (An) Image Compression Technique Using Wavelet Transformed and Fractal for the Minimize Domain Block

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This Paper Propose a Fractal image Compression Technique Using Correlations between the discreate wavelet transformed coefficients to improve PSNR. This proposal method constructs significant coeffficients trees, Which indicate the positions and signs of the significant coeffficients and supports multi-resolution and reduces computational complexity of mapping contracted domain pool onto range block and then Matching only the significant coefficients of range block to coefficients contracted domain block in LL subband as root node. Also, this paper proposes a scheme which minimixes the number of contracted domain blocks compared with range block and the position infomations are coded by the Fractal coding in LL subband. and then the others processed by VQ.
Result of simulation show that the proposed method provides better performance more PSNR than the Fractal decoding image and reduces blocking effects that come into image.

목차 (Table of Contents)

• 목차 = ⅰ
• 표목차 = ⅲ
• 도목차 = ⅳ
• ABSTRACT = ⅵ
• Ⅰ. 서론 = 1
• A. 연구 배경 = 1
• B. 연구 내용 및 논문의 구성 = 3
• Ⅱ. 기존의 연구 및 영상 압축 기술 = 5
• A. 이론적 배경 = 5
• 1. 웨이브렛(Wavelet) 변환 이론 = 5
• 2. 프렉탈(Fractal) 이론 = 7
• B. 영상 압축의 연구 현황 = 11
• 1. Wavelet변환을 이용한 압축 현황 = 11
• 2. Fractal을 이용한 영상 압축 = 15
• C. 영상 부호화의 문제점 = 18
• Ⅲ. 제안된 영상의 부호와 방법 = 20
• A. Wavelet 변환을 이용한 전처리 = 20
• 1. DWT를 이용한 다해상도 표현 = 20
• 2. 초 저주파대역내 변환계수의 상관 관계 = 24
• B. DWT 영역의 계수를 이용한 Fractal Compression = 27
• 1. DWT 트리계수의 성질을 이용한 최소화 정의역 설정 = 27
• 2. 고주파 대역영역의 VQ 적용 = 33
• 3. 저주파대역 영역에 대한 유효 계수의 Fractal 부호화 = 35
• Ⅳ. 실험 환경 및 분석 = 39
• 1. 실험 환경 = 39
• 2. 실험 분석 = 39
• Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향 = 48
• 참고문헌 = 49