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변환영역에서의 지능형 분류벡터양자화를 이용한 영상압축
Image Compression using an Intelligne Classified Vector Quantization Method in Transform Domain

이현수    (숭실대학교 전기공학과   ); 공성곤    (숭실대학교 전기공학과  );
  • 초록

    이 논문에서는 영상데이터를 여러개의 영상블록들로 나누고 이산 코사인변환 영역에서 물체의 에지에 해당하는 영상블록을 에지방향을 고려하여 적절히 분류함으로써 영상데이터를 효과적을 압축하였다. 벡터양자화에 의한 영상데이터의 압축은 높은 압축률을 실현할 수 있지만 영상내 물체의 에지부근이 손상되어 시각적인 화질이 저하되는 단점이 있다. 높은 압축률을 유지하면서도 시각적인 화질의 열화를 피하기 위하여 영상블록의 이산 코사인변환계수의 에너지 분포에 따라 에지블록을 8개의 부류로 분류하였다. 또한 이 분류과정을 통하여 얻어진 데이터를 가지고 신경회로망을 학습하여 구현한 에지블록의 분류과정과 성능을 비교하였다. 에너지분포에 의한 에지분류방법과 신경망으로 학습한 분류과정은 에지특성벡터에 의한 분류벡터양자화에 비해 더 높은 PSNR과 시각적으로 좋은 화질을 보여주었다.


    This paper presents image data compression using a classified vector quantization (CVQ) which categories edge blocks according to the energy distribution of subimages in the discrete cosine transform domain. Classifying the edge blocks enhances visual quality of the compressed images while maintaining a high compression ratio. The proposed classification method categories subimages into eight lypes of edge features according to an energy distribution. A neural network, trained with the data generated from the proposed classification method, can successfully classify subimages to eight edge categories. Experimental results are given to show how the (1VQ method incorporatd with a neural network can produce faithful compressed image quality for high compression ratios.


  • 참고문헌 (10)

    1. B.Kosko , Neural Networks and Fuzzy Systems / v.,pp.,
    2. Image Vector Quantizer Based on a Classification in the DCT Domain , D.S.Kim;S.U.Lee , IEEE Trans. on Communications / v.39,pp.549-556,
    3. Classified Transform Coding of Images Using Vector Quantization , Yo-Sung Ho;Allen Gersho , Proc. of ICASSP / v.,pp.1890-1893,
    4. J.M.Zurada , Introduction to Artificial Neural Systems / v.,pp.,
    5. An algorithm for vector quantizer design , Y.Linde;A.Buzo;R.M.Gray , IEEE Trans. on Comm. / v.COM-28,pp.84-95,
    6. Vector Quantization , R.M.Gray , IEEE ASSP Magazine / v.1,pp.4-29,
    7. Adaptive coding of monochrome and color images , W.H.Chen;C.H.Smith , IEEE Trans. on Comm. / v.COM-25,pp.1285-1292,
    8. K.R.Rao;P.Yip , Discrete Cosine Transform - Algrithm, Advantage, Applications / v.,pp.,
    9. Classified vector quantization of images , B.Ramamurthi;A.Gersho , IEEE Trans. on Comm. / v.COM-34,pp.1105-1115,
    10. A.Gersho;R.M.Gray , Vector Quantization and Signal Compression / v.,pp.,

 저자의 다른 논문

  • 공성곤 (11)

    1. 1992 "Adaptive Transform Image Coding by Fuzzy Subimage Classification" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 2 (2): 42~60    
    2. 1995 "적응 퍼지제어" 제어·자동화·시스템공학회지 = ICASE magazine 1 (3): 101~108    
    3. 1995 "신경회로망을 이용한 통신시스템의 지능제어" 電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers 22 (11): 96~105    
    4. 1996 "유전 알고리즘을 이용한 전방향 신경망 제어기의 구조 최적화" 電子工學會論文誌. Journal of the Korea institute of telematics and electronics. B b33 (12): 95~105    
    5. 1997 "입출력 부공간에서의 데이터 클러스터링에 의한 퍼지제어 시스템 설계" 電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S. S s34 (12): 30~40    
    6. 1997 "유전밴드 영상의 위치 인식 및 기울어짐 보정" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 7 (4): 40~47    
    7. 1997 "인공생명과 퍼지시스템" 電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers 24 (3): 61~69    
    8. 1998 "프레임간 차영상 블록의 적응분류에 의한 영상시퀀스 압축" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 8 (6): 122~128    
    9. 1999 "영상의 지형적 특징에 의한 유전밴드 인식" 정보과학회논문지. Journal of KISS (b):software and applications. B 26 (11): 1350~1358    
    10. 2000 "병렬구조 퍼지스스템을 이용한 카오스 시계열 데이터 예측" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems 10 (2): 113~121    

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