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정환익,이광형 崇實大學校 生産技術硏究所 2002 論文集 Vol.32 No.-
Image compression based on fractal theory is known to have high compression rate and fast decoding time. However, it is limitedly used in practice since it spends too long time to find matching blocks in encoding process. In other to reduce the encoding time we propose a new method to reduce the number of comparisons using the isometry transformation. The proposed method classify the blocks into one of four types such as plain, middle, vertical/horizontal, or diagonal block. The block search time can be reduced by applying the 8 isometry transformation process in different ways depending on the block types. The experiments show that the proposed method reduces the compression times up to minimum 35% smaller than those of 8 isometry transformations while maintaining PSNR of 27∼30dB.
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고속 프랙탈 압축을 위해 탐색 중복성이 배제된 블록분류기법
정환익 경복대학 2002 京福論叢 Vol.6 No.-
프랙탈을 이용한 영상 압축기법들은 높은 압축률과 빠른 복호화 시간의 장점을 가지나 부호화과정에서 최적의 유사 변환점을 얻기 위해 많은 시간을 소모하는 단점으로 인해 응용에 많은 제한을 받는다. 기존의 부호화 방식은 원 영상을 축소하여 비교될 영상으로 만들고 축소된 영상에 대한 원 영상의 축소 변환의 고정점을 얻기 위해 영상의 전체 영역을 탐색하므로서 많은 부호화 시간이 소요되는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 부호화에 소요되는 시간을 줄이기 위해 탐색 중복성 최소화하는 신경회로망을 이용한 고속 블록 분류기를 제안한다. 제안된 방법은 정의역에서 블록에 대한 탐색시간을 줄이기 위하여 지역 나선형 탐색(local spiral search) 방법을 사용하였으며 각 치역과 정의역의 형태에 따라 신경망을 이용하여 4가지의 부류로 구분하여 분류 비교하였다. 또한 각 치역과 정의역을 비교하는데 있어 정의역 탐색 영역의 중복성을 고려하여 속도를 향상 시는 방법을 제안한다. 실제 영상을 중심으로 실험 결과 허용 가능한 수준의 화질인 PSNR 30dB정도의 화질을 유지하면서 기존의 방법들에 비해 약 40%정도의 압축속도가 개선됨을보였다. Although fractal theory provides many advantages such as high compression rate and fast decoding time when used in image compression it requires to compare all blocks for finding best matching block pairs in the encoding stage. Most compression algorithms using fractal theory, therefore, have focused their efforts to reducing the number of comparisons. This paper also provides a solution to reduce the number of comparisons in encoding stage of fractal image compression. The proposed method minimizes the number of comparison by categorizing me blocks into types and comparing the blocks classified as me same type and located in the neighborhood. The domain blocks are searched in a spiral order starting from the block located at the same position with the range block. The proposed method has been test with real images. The experimental results have shown that the proposed algorithm enhances the compression time by 40% on average compared to the conventional fractal encoding algorithms, while maintaining allowable image qualify of PSNR 30dB.
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