A Modified EZW Image Compression Algorithm Using Subband Thresholds
부대역 임계값을 사용한 개선된 제로트리 화상압축 알고리즘
- 발행기관 Graduate School Ajou University
- 지도교수 나상신
- 발행년도 2004
- 학위수여년월 2005. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 공학계열
- 본문언어 영어
초록/요약
Wavelet based image compression has been a focus of research in recent days. This thesis proposes a compression technique based on modification of the original Embedded Zerotree Wavelet coding algorithm. The proposed technique tries to discard less significant information in the image data in order to achieve further compression with the minimal effect on output image quality. The algorithm calculates the mean of each subband and finds the subband with the minimum mean in every level. This minimum-mean subband in each level, which contributes least effect during image reconstruction, undergoes a threshold process to eliminate low-valued data in it. Zerotree coding is done next on the resultant output for compression. Different values of threshold have been applied during the experiment to evaluate the effect on compression ratio and reconstructed image quality. The proposed method results in further increase in compression with negligible loss in image quality. For example, the improvement of compression about 5% has been achieved over the original EZW algorithm while the peak signal-to noise ratio change less than 0.5dB A future research topic related with this thesis work would be on a study on the effect of different thresholds for each other levels in the EZW algorithm.
more초록/요약
본 논문에서는 웨이블릿 분해된 영상의 효율적인 압축 방법으로 많이 사용되는 EZW(Embedded Zerotree Wavelet)알고리즘의 성능 개선 방법을 연구하였다. 그러한 개선 방법으로 웨이블릿을 이용해서 영상을 분해하면 EZW 알고리즘을 적용할 때에 사용되는 네 개의 영역들이 발생되는데 이 네 개의 영역들 중 에너지가 많고 적음을 따져 최소 에너지 보유 영역에 임계값을 설정하여 제거하는 방법을 사용하였다. 그 결과 임계값의 설정에 따라 압축된 영상의 크기가 작아 지는 결과를 얻을 수 있었으며 그 예로 사람이 눈으로 판단하기 힘든 0.37dB 이내에 있는 PSNR 변화에 대한 압축률은 약 5%정도의 향상을 가져올 수 있음을 확인하였다. 따라서 제안된 EZW알고리즘은 압축영상의 설계에 있어 EZW알고리즘의 변형에 따라 영상의 보다 효율적인 압축이 가능하다는 점을 보여준다. 향후 연구 과제로는 본 논문에서 제안된 알고리즘 보다 진보한 알고리즘으로 각 레벨의 최소영역에 레벨 차수에 따라 차등적으로 임계값을 설정하는 것으로 본 논문에 의한 결과 보다 더 좋은 압축률을 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
more목차
Contents
Abstract = ⅴ
Chapter 1 Introduction = 1
Chapter 2 Wavelet Theory = 4
2.1 A Discrete Wavelet Transform = 5
2.2 Choice of Wavelet Function = 8
2.3 Wavelet Decomposition = 9
Chapter 3 EZW Image Compression = 11
3.1 Significance Map Encoding = 12
3.2 Compression using Zerotrees of Wavelet Coefficients = 15
3.3 Modified Embedded Zerotree Coding = 22
Chapter 4 Successive-Approximation = 26
4.1 Successive-Approximation Entropy-Coded Quantization = 28
4.2 Relationship to Bit Plane Encoding = 30
4.3 Advantage of Small Alphabets for Adaptive Arithmetic Coding = 32
Chapter 5 Experimental Results = 34
Chapter 5 Conclusions = 40
References = 41
국문요약 = 43
