본 논문에서는 초음파 영상에 존재하는 스펙클 잡음이 압축률을 감소시키는 점을 고려하여 웨이블렛 변환에 의한 스페클 잡음 효과가 있는 새로운 압축 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘은 스펙콜 잡음을 제거함과 동시에 압축 효율을 높일 수 있는 두가지 장점을 가지고 있다. 일반적으로, 웨이블렛 변환에 의한 웨이블렛 계수는 감마 분포를 하는 것으로 알려져 있다. 그러나 초음파 영상의 경우는, 웨이블렛 계수가 초음파영상에 존재하는 스펙클 잡음의 영향으로 감마 분포로부터 벗어난다. 따라서 스펙클 잡음을 감마 분포로부터 벗어난 것으로 간주할 수 있고, 스펙클 잡음이라고 추정되는 감마 분포로부터 벗어난 웨이블렛 계수를 제거함으로써 압축시 필요없는 데이터를 줄여 압축효율을 높일 수 있을 뿐만 아니라 초음파 영상에서 스펙클 잡음을 제거할 수 있다. 이러한 문제를 풀기 위해 스펙클 잡음에 해당되는 웨이블렛 계수를 본 논문에서 제안한 웨이블렛 계수 ...
본 논문에서는 초음파 영상에 존재하는 스펙클 잡음이 압축률을 감소시키는 점을 고려하여 웨이블렛 변환에 의한 스페클 잡음 효과가 있는 새로운 압축 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘은 스펙콜 잡음을 제거함과 동시에 압축 효율을 높일 수 있는 두가지 장점을 가지고 있다. 일반적으로, 웨이블렛 변환에 의한 웨이블렛 계수는 감마 분포를 하는 것으로 알려져 있다. 그러나 초음파 영상의 경우는, 웨이블렛 계수가 초음파영상에 존재하는 스펙클 잡음의 영향으로 감마 분포로부터 벗어난다. 따라서 스펙클 잡음을 감마 분포로부터 벗어난 것으로 간주할 수 있고, 스펙클 잡음이라고 추정되는 감마 분포로부터 벗어난 웨이블렛 계수를 제거함으로써 압축시 필요없는 데이터를 줄여 압축효율을 높일 수 있을 뿐만 아니라 초음파 영상에서 스펙클 잡음을 제거할 수 있다. 이러한 문제를 풀기 위해 스펙클 잡음에 해당되는 웨이블렛 계수를 본 논문에서 제안한 웨이블렛 계수 임계치 데이블에 의해 제거했다. 압축효율을 비교하기 위해 가변 길이 부호화(Run length coding)방법으로 DCT의 경우와 제안한 방법의 경우를 비교했으며 그 결과 제안한 알고리즘이 같은 PSNR에서 DCT의 경우보다 약 2.32배 높은 압축률을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 초음파 영상에 존재하는 스펙클 잡음이 압축률을 감소시키는 점을 고려하여 웨이블렛 변환에 의한 스페클 잡음 효과가 있는 새로운 압축 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘은 스펙콜 잡음을 제거함과 동시에 압축 효율을 높일 수 있는 두가지 장점을 가지고 있다. 일반적으로, 웨이블렛 변환에 의한 웨이블렛 계수는 감마 분포를 하는 것으로 알려져 있다. 그러나 초음파 영상의 경우는, 웨이블렛 계수가 초음파영상에 존재하는 스펙클 잡음의 영향으로 감마 분포로부터 벗어난다. 따라서 스펙클 잡음을 감마 분포로부터 벗어난 것으로 간주할 수 있고, 스펙클 잡음이라고 추정되는 감마 분포로부터 벗어난 웨이블렛 계수를 제거함으로써 압축시 필요없는 데이터를 줄여 압축효율을 높일 수 있을 뿐만 아니라 초음파 영상에서 스펙클 잡음을 제거할 수 있다. 이러한 문제를 풀기 위해 스펙클 잡음에 해당되는 웨이블렛 계수를 본 논문에서 제안한 웨이블렛 계수 임계치 데이블에 의해 제거했다. 압축효율을 비교하기 위해 가변 길이 부호화(Run length coding)방법으로 DCT의 경우와 제안한 방법의 경우를 비교했으며 그 결과 제안한 알고리즘이 같은 PSNR에서 DCT의 경우보다 약 2.32배 높은 압축률을 확인할 수 있었다.
In this paper, I propose a new algorithm based on wavelet transform that take into account that a compression ratio is decreased by speckle noise. But this algorithm has advantages of both removing speckle noise and compressing ultrasonic images. Generally, wavelet coefficients resultinng from the w...
In this paper, I propose a new algorithm based on wavelet transform that take into account that a compression ratio is decreased by speckle noise. But this algorithm has advantages of both removing speckle noise and compressing ultrasonic images. Generally, wavelet coefficients resultinng from the wavelet transform of a common image is closely approximated by the Gamma function. However, in the case of Ultrasonic image, wavelets coefficients deviate from the Gamm a function due to speckle noise which exists in Ultrasonic images. Therefore, in order to improve the compression ratio, speckle noise to be removed. To solve this problem I have proposed using a wavelet coefficient threshold table to remove wavelet coefficients. This method not only removes specttle noise but it also increases the compression ratio. For comparing compression efficiency in the both case of DCT and proposed method, a quantized image is coded by Run length coding. As a result, the proposed algorithm, based on wavelet transform, has improved compression ration by about 2.32 times that of DCT at the same PSNR.
In this paper, I propose a new algorithm based on wavelet transform that take into account that a compression ratio is decreased by speckle noise. But this algorithm has advantages of both removing speckle noise and compressing ultrasonic images. Generally, wavelet coefficients resultinng from the wavelet transform of a common image is closely approximated by the Gamma function. However, in the case of Ultrasonic image, wavelets coefficients deviate from the Gamm a function due to speckle noise which exists in Ultrasonic images. Therefore, in order to improve the compression ratio, speckle noise to be removed. To solve this problem I have proposed using a wavelet coefficient threshold table to remove wavelet coefficients. This method not only removes specttle noise but it also increases the compression ratio. For comparing compression efficiency in the both case of DCT and proposed method, a quantized image is coded by Run length coding. As a result, the proposed algorithm, based on wavelet transform, has improved compression ration by about 2.32 times that of DCT at the same PSNR.
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