Cluster의 중심벡터를 이용하는 영상 압축 = The Image Compression Using the Central Vectors of Clusters

국문 초록 (Abstract)

Training 벡터 집합이 Cluster를 이루는 경우, 벡터 양자화에서 영상과 음성의 압축에 사용되는 코드북의 코드벡터는 Cluster의 중심벡터로 간주된다. 본 연구에서는 Training 벡터 간의 Euclidean 거리가 최소가 되는 벡터를 찾는 과정에서 얻어지는 Euclidean 거리분포를 관찰하여 적절한 Cluster수와 그 중심벡터를 결정할 수 있는 방법을 제시하고, 제안된 방법이 기존의 LBG 알고리즘이나 Competitive 학습 알고리즘에 의한 영상 압축보다 약 4[dB] 이상 향상된 SNR을 얻을 수 있음을 보인다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In the case where the set of training vectors constitute clusters, the codevectors of the codebook which is used to compression for speech and images in the vector quantization are regarded as the central vectors of the clusters constituted by given training vectors. In this work, we consider the distribution of Euclidean distance obtaining in the process of searching for the minimum distance between vectors, and propose the method searching for the proper number of and the central vectors of clusters. And then, the proposed method shows more than the about 4[dB] SNR than the LBG algorithm and the competitive learning algorithm