프래탈 영상에서 데이타 의존성을 이용한 고속 복호화 알고리즘 = A fast decoding algorithm using data dependence in fractal image

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Conventional method for fractal image decoding requires high-degree computational complexity in decoding propocess, because of iterated contractive transformations applied to whole range blocks. In this paper, we propose a fast decoding algorithm of fractal image using data depence in order to reduce computational complexity for iterated contractive transformations. Range of reconstruction image is divided into a region referenced with domain, called referenced range, and a region without reference to domain, called unreferenced range. The referenced range is converged with iterated contractive transformations, and the unreferenced range can be decoded by convergence of the referenced range. Thus the unreferenced range is called data dependence region. We show that the data dependence region can be deconded by one transformation when the referenced range is converged. Consequently, the proposed method reduces computational complexity in decoding process by executing iterated contractive transformations for the referenced range only.

국문 초록 (Abstract)

기존의 프랙탈 영상 복호화 방법은 복원하고자 하는 영상의 전체 치역 블럭에 대해 반복 축소 변환을 적용하여야 하므로 복호화시 많은 계산량이 요구되었다. 따라서 본 논문에서는 반복 축소 변환에 소요되는 계산량을 줄이기 위하여 데이타 의존성을 이용한 고속 복호화 알고리즘을 제안한다. 복원하고자 하는 영상의 치역을 변환 계수에 따라 정의역으로 참조된 부분, 즉 참조 치역과 정의역으로 참조되지 않은 부분, 즉 비참조 치역으로 나눈다. 참조치역은 독립적인 반복 축소 변환에 의해 수렴되는 영역이며, 비참조 치역은 참조 치역의 수렴에 의존하여 복호화가 가능한 영역이다. 그러므로 비참조 치역을 데이타 의존 영역으로 정의하였다. 데이타 의존영역은 참조 치역이 수렴될 경우 한 번의 축소 변환만으로 복원된다. 따라서 제안한 방법은 데이타 의존 여역을 제외한 참조 치역에만 반복 축소 변환을 적용하여, 복호화시 소요되는 계산량을 감소함으로써 프랙탈 영상의 고속 복호화를 가능하게 한다.