본 고는 가장 최근에 개발된 HDRI 포맷인 OpenEXR 파일 포맷에 대하여 살펴본다. 지금까지 HDRI 포맷으로서 사용되었던 Log Luv TIFF나 Radiance RGBE와 같은 FP 타입의 HDRI 포맷은 압축 방식에 있어서 모두 손실 압축(loss compression)이거나 또는 너무 많은 메모리(32bits FP)를 소비하는 단점이 있었다. 그러나 ILM에 의해서 개발된 EXR 영상 포맷은 16bits FP 데이터 타입에 무손실 압축(lossless compression)을 제공할 뿐만 아니라 유연한 확장성을 제공하고 있기 때문에 앞으로 영상 산업에서의 비주얼 이펙트 표현에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
In this work, we propose a compression algorithm for depth images, which are obtained from multi-view sequences. The proposed algorithm represents a depth image using a 3-D regular triangular mesh and predictively encodes the mesh vertices using a linear prediction scheme. The prediction errors are encoded with a arithmetic coder. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm provides better performances than the JPEG2000 lossless coder.
Seo Seok-Bae;Park Durk-Jong;Kang Chi-Ho;Ku In-Hoi;Ahn Sang-IL
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.264-267
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2005
COMS (Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) will be launch at end of year 2008. For speedy and security communication of COMS, KARl (Korea Aerospace Research Institute) decided encryption and compression design. Encryption design is based on DES (Data Encryption Standard), so that encryption key generation and management are important issues in COMS operation. And Compression is based on loss and lossless JPEG (Joint Photographic Export Group) standard. JPEG is one of generally using compression algorithm in image.
ECG data are used for the diagnostic purposes with many clinical situations, especially heart disease. In this paper, an efficient ECG data compression technique by wavelet transform and high-speed vector quantization on PMS-B algorithm is proposed. In general, ECG data compression techniques are divided into two categories: direct and transform methods. The direct data compression techniques are AZTEC, TP, CORTES, FAN and SAPA algorithms, besides the transform methods include K-L, Fourier, Walsh, and wavelet transforms. In this paper, we applied wavelet analysis to the ECG data. In particular, vector quantization on PMS-B algorithm to the wavelet coefficients in the higher frequency regions, but scalar quantized in the lower frequency regions by PCM. Finally, the quantized indices were compressed by LZW lossless entropy encoder. As the result of simulation, it turns out to get sufficient compression ratio while keeping clinically acceptable PRD.
영역 기반의 영상 압축 방법으로 quadtree 분할 압축 방법이 있다[1][2]. 이 방법은 낮은 bpp환경의 손실 압축에서 우수한 압축성능을 나타내지만 무손실이나 혹은 손실이 거의 없는 그레이 영상 압축에는 적당하지 않다. 본 논문에서는 quadtree 분할 압축을 예측자 및 F함수와 함께 사용하여 무손실이면서 우수한 압축성능을 가지는 무손실 압축 방법을 제안한다.
최신 비디오 압축 표준인 H.264/AVC는 손실 압축을 근간으로 고안되었기 때문에 무손실 압축 방식에서는 최고의 효율을 얻을 수 없다. 본 논문에서는 H.264/AVC에 화소 단위의 예측을 적용한 두 가지 효과적인 인트라 무손실 부호화 방법을 제안한다 H.264/AVC의 인트라 후에 생성된 차분영상에 대해서 화소 단위 예측 방법과 기존의 인트라 예측 방법에 추가적인 인트라 예측 모드로서 화소 단위 예측 방법을 제안한다. 제안된 무손실 부호화 알고리즘은 대부분의 테스트 영상에서 기존의 H.264/AVC FRExt high profile과 비교하여 약 $12%{\sim}25%$ 정도 향상된 압축률을 얻을 수 있다.
IoT device 측정 데이터 또는 거래 데이터는 관측 정보가 실시간으로 전송되고 이를 처리하는 과정에서 많은 트래픽이 발생한다. 이를 실시간 무 손실 압축 기법인 universal code를 이용하면 효과적으로 압축 또는 전송할 수 있다. 본 논문은 측정 수치의 최대 범위를 예측하기 어렵고, 매우 짧은 시간 마다 비교적 일정한 범위 내에서 데이터가 발생하는 주식 거래량 데이터의 압축 전송을 위해, 본 연구진의 새롭게 개발한 유니버설 코드 BL-beta를 이용하여 압축 전송에 적용해보니, 고정 길이 비트 전송에 비해 최소 49.5%이상의 높은 압축 효율을 보였으며, 기존 유니버설 코드인 Exponential Golomb 코드 보다 16.6% 더 우수한 압축 전송 성능을 나타내었다.
인덱스 이미지를 구성하는 요소들을 재구성하는 기법을 재인덱싱이라 한다. 이는 무손실 압축의 효율을 높이기 위한 방법으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 이웃하는 픽셀간의 발생빈도수에 대한 순위를 가지고 재인덱싱 기법을 보다 유연하게 처리하기 위한 적응적 방법을 소개한다. 제안한 방법을 통하여 획득한 순위로 구성된 이미지를 산술 부호화하여 무손실 압축을 행한다. 이때 발생하는 순위 정보를 송신측으로 보내지 않게 하기 위해 적응적으로 한 픽셀씩 처리한다. 순위 정보로 전환된 이미지를 순위 이미지라고 부른다. 이러한 순위 이미지는 동일한 순위에 포함되는 많은 픽셀들이 존재하게 되어 일반적인 이미지보다 데이터의 중복성을 높일 수 있고 데이터 분포가 한쪽으로 편중되어 있어 산술 부호화의 효율을 기대할 수 있다. 실험 결과, 제안한 적응적 순위 기반 재인덱싱 방법은 Zeng의 방법보다 최대 26$\%$의 비트율 절감 효과를 보였다.
최근 무선 인터넷 환경의 발달로 실시간 교통정보안내와 지도를 통해 목적지까지의 경로 안내를 해주는 차량 항법 서비스 등 공간 데이터를 활용한 위치기반서비스가 증가되고 있다. 하지만, 현재 시스템 환경에서는 대용량의 공간 데이터를 파일 시스템 기반으로 관리하기 때문에 실시간적인 데이터 저장과 관리측면에서 많은 제약을 가진다. 이를 보완하기 위해 임베디드 데이티베이스를 바탕으로 대용량의 공간 데이터를 구조적으로 관리할 수 있는 연구가 요구된다. 이에 본 연구는 임베디드 시스템에서 대용량의 공간 데이터의 효율적인 저장을 위해 데이터베이스에 적용 가능한 바이트패킹과 Lempel-Ziv 압축기법을 혼합 개선한 무손실 압축 기법을 제시하고자 하였다. 이렇게 제시된 공간 데이터 압축 기법을 실제 대도시권 데이터(서울 인천)에 적용하여 실험해 보고 농일 데이터에 대하여 실험을 통해 재구성이 되기까지의 질의 처리 시간을 분석을 통해 선행 연구에서 제시한 방법을 적용한 결과와 비교 하였다. 연구결과로 본 연구에서 제시된 압축 방법이 높은 위치 정확도를 요구하는 데이터에 대해 더 나은 성능을 보이는 것을 획인 할 수 있었다.
본 논문에서는 진단에 중요한 정보를 가진 영역에 대해서 무손실 부호화하고 나머지 영역에 대해서는 손실 부호화를 하여 비트를 효율적으로 할당하는 MRI 영상 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 척추 디스크 질환 인식을 위해 촬영된 MRI 영상을 대상으로, 질환의 특성을 이용하여 중요한 객체가 포함된 부분을 인식한다. 인식된 부분은 의사의 디스크 질환 유, 무의 판단에 중요한 부분이므로 무손실 부호화하고 나머지 부분은 손실 부호화하여 전송한다. 또한 손실 부호화하는 영역에 대해서 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈 압축 방법을 적용하여 블록화 현상이 제거된 선명한 화질을 유지한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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