A Fast Fractal Image Compression Using The Normalized Variance

정규화된 분산을 이용한 프랙탈 압축방법

  • 김종구 (아주대학교 대학원 컴퓨터공학과) ;
  • 함도용 (아주대학교 대학원 컴퓨터공학과) ;
  • 위영철 (아주대학교 정보 및 컴퓨터공학부) ;
  • 김하진 (아주대학교 정보 및 컴퓨터공학부)
  • Published : 2001.12.01

Abstract

Fractal image coding suffers from the long search time of domain pool although it provides many properties including the high compression ratio. We find that the normalized variance of a block is independent of contrast, brightness. Using this observation, we introduce a self similar block searching method employing the d-dimensional nearest neighbor searching. This method takes Ο(log/N) time for searching the self similar domain blocks for each range block where N is the number of domain blocks. PSNR (Peak Signal Noise Ratio) of this method is similar to that of the full search method that requires Ο(N) time for each range block. Moreover, the image quality of this method is independent of the number of edges in the image.

프랙탈 코딩은 높은 압축률을 포함한 여러 가지 장점을 가지고 있으나 유사블록 탐색에 긴 시간이 소요되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 각 블록의 정규화 된 분산 값은 명도(contrast)와 밝기(brightness)에 독립적임을 발견하고, 이를 이용하여 d(key의 수)차원 공간에서 최근접부근탐색(nearest neighbor search)을 하여 효율적인 유사블록을 탐색하는 방법을 제안한다. 본 방법은 각 치역 블록 당 Ο(log N), (N : 정의역블록 수) 시간에 유사 정의역 블록 찾을 수 있음을 보였다. 압축처리 된 이미지는 각 치역 블록 당 Ο(N) 시간이 요구되는 전체탐색의 PSNR (Peak Signal Noise Ratio)과 거의 같은 값을 얻게 되었다. 또한, 본 방법은 에지가 많은 이미지에도 전체탐색과 거의 유사한 PSNR로 압축되는 장점을 가진다.

Keywords

References

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