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Side-Match Finite-State Vector Quantization with Adaptive Block Classification for Image Compression 이미지 압축을 위한 적응형 블록 분류를 사용한 측면 일치 유한 상태 벡터 양자화

Shinfeng D. LIN, Shih-Chieh SHIE

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요약 :

이 기사에서는 이미지 압축을 위해 적응형 블록 분류를 사용하는 사이드 매치 유한 상태 벡터 양자화라고 하는 효율적인 벡터 양자화(VQ) 방식을 제시합니다. 영상을 구성하는 블록의 평균값 외에 영상에 포함된 에지 정보를 활용합니다. 좋은 품질의 이미지를 유지하면서 낮은 비트율 코딩을 달성하기 위해 주변 블록을 활용하여 현재 블록의 클래스를 예측합니다. 본 코딩 방식에서 이미지 블록은 주로 에지 블록(edge ​​block)과 비에지 블록(non-edge block)으로 분류됩니다. 코딩 효율성을 높이기 위해 에지 블록과 비에지 블록을 각각 다른 클래스로 추가로 재분류합니다. 또한, 입력 블록의 클래스를 예측하고 해당 클래스에 작은 상태 코드북을 적용함으로써 영상 인코딩을 위한 비트 수를 크게 줄일 수 있다. 제안된 코딩 방식의 개선은 다른 VQ 기술과 비교하여 매력적입니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E83-D No.8 pp.1671-1678
발행일
2000/08/25
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
PAPER
범주
이미지 처리, 이미지 패턴 인식

작성자

키워드