JPEG2000 이미지에서 적응적 코드블록 판별 알고리즘을 이용한 동적 고속 관심영역 코딩 방법 A Fast and Dynamic Region-of-Interest Coding Method using the Adaptive Code-Block Discrimination Algorithm in JPEG2000 Images원문보기
본 논문에서는 묵시적 ROI코딩 방법과 수정된 묵시적 ROI 코딩 방법을 보완한 JPEG2000 이미지에서 적응적 코드블록 판별 알고리즘을 이용한 동적 고속 관심영역 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 코드 블록 판별 시간을 줄이기 위하여 ROI 모양의 특징을 고려하여 몇 가지의 경계 모양을 만들고, 이 모양 패턴으로 한정하여 코드블록 판별 알고리즘을 만들었다. 그리고 ROI 임계값과 배경 임계값을 이용하여 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 포함율에 따라 적응적인 코드블록 판별을 함으로서 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선적 처리와 손실 문제를 개선하였다. 또한 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선권 조절은 웨이블릿 계수 단위로 처리하는 기존의 방법과는 달리 패턴을 기반으로 하여 일괄처리를 함으로서 빠른 ROI 코딩이 가능하다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 기존의 방법들과 비교 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들과 성능 평가에 있어서 큰 차이가 없으면서 처리 속도는 매우 빠름을 확인하였다.
본 논문에서는 묵시적 ROI 코딩 방법과 수정된 묵시적 ROI 코딩 방법을 보완한 JPEG2000 이미지에서 적응적 코드블록 판별 알고리즘을 이용한 동적 고속 관심영역 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 코드 블록 판별 시간을 줄이기 위하여 ROI 모양의 특징을 고려하여 몇 가지의 경계 모양을 만들고, 이 모양 패턴으로 한정하여 코드블록 판별 알고리즘을 만들었다. 그리고 ROI 임계값과 배경 임계값을 이용하여 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 포함율에 따라 적응적인 코드블록 판별을 함으로서 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선적 처리와 손실 문제를 개선하였다. 또한 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선권 조절은 웨이블릿 계수 단위로 처리하는 기존의 방법과는 달리 패턴을 기반으로 하여 일괄처리를 함으로서 빠른 ROI 코딩이 가능하다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 기존의 방법들과 비교 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들과 성능 평가에 있어서 큰 차이가 없으면서 처리 속도는 매우 빠름을 확인하였다.
In this paper, we propose a fast and dynamic Region-of-Interest coding method using the adaptive code-block discrimination algorithm in JPEG2000 images which complements the implicit ROI coding method and the modified implicit ROI coding method. For reducing the time of discriminating the code block...
In this paper, we propose a fast and dynamic Region-of-Interest coding method using the adaptive code-block discrimination algorithm in JPEG2000 images which complements the implicit ROI coding method and the modified implicit ROI coding method. For reducing the time of discriminating the code block, the proposed method estimates the characteristics of the shape of ROI and makes the shape of boundaries, and classifies the patterns of each code block. The method improves the preferred processing and loss of wavelet coefficients of background within the ROI code blocks by adaptively classifying the code blocks with the percentage of content of the wavelet coefficients using the thresholds of ROI and background. Also, the priority control of wavelet coefficients of background within ROI code block supports the rapid ROI coding by processing in batch based on patterns unlike the existing methods that process with unit of wavelet coefficients. To show the usefulness of this method, we compared this to the existing methods. There is no difference in performance, but we confirmed very speedy in processing time.
In this paper, we propose a fast and dynamic Region-of-Interest coding method using the adaptive code-block discrimination algorithm in JPEG2000 images which complements the implicit ROI coding method and the modified implicit ROI coding method. For reducing the time of discriminating the code block, the proposed method estimates the characteristics of the shape of ROI and makes the shape of boundaries, and classifies the patterns of each code block. The method improves the preferred processing and loss of wavelet coefficients of background within the ROI code blocks by adaptively classifying the code blocks with the percentage of content of the wavelet coefficients using the thresholds of ROI and background. Also, the priority control of wavelet coefficients of background within ROI code block supports the rapid ROI coding by processing in batch based on patterns unlike the existing methods that process with unit of wavelet coefficients. To show the usefulness of this method, we compared this to the existing methods. There is no difference in performance, but we confirmed very speedy in processing time.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 논문에서는 PSNR를 사용하여 객관적 화질 평가를 하였다. 샘플당 n 비트의 길이를 가지는 이미지를 위한 PSNR 은 (식 3)이고,
본 논문에서는 압축된 비트 스트림으로부터 사용자 위주의 관심영역을 추출하여 빠르게 관심영역 코딩한 후에 이미지를 전송하여 복원하는 동적 관심영역 코딩 방법을 다루고자 하였다. 기존 동적 ROI 코딩 방법은 관심영역 코딩을 위해 많은 스캔 과정을 필요로 하고, 관심영역 경계 영역에있는 배경을 우선적 처리 문제와 손실 문제로 인해, 정확하고 빠른 코딩이 이루어지지 못하였다.
기존 동적 ROI 코딩 방법은 관심영역 코딩을 위해 많은 스캔 과정을 필요로 하고, 관심영역 경계 영역에있는 배경을 우선적 처리 문제와 손실 문제로 인해, 정확하고 빠른 코딩이 이루어지지 못하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하기 위하여 관심영역 임계값과 배경 임계값을 이용한 패턴 기반의 코드블록 판별과 관심영역 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수에 대한 우선권 조절을 일괄처리함으로서 빠른 관심영역 코딩이 가능하였다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 기존의 방법들과 동일한 매개변수 값을 설정하여 다양한 비트율에서 비교 실험을 하였고, 각 방법들에 대한 코딩 시간도 비교하였다.
하지만 기존의 동적 ROI 방법은 ROI 코드블록(code-block) 내의 배경 웨이블릿 계수(wavelet coefficient) 에 대한 우선적 처리 문제와 손실 문제 그리고 ROI 코드블록을 판별하기 위하여 많은 스캔과정을 필요로 하여 코딩 속도를 저하시키는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을보완한 JPEG2000 이미지에서 적응적 코드블록 판별 알고리즘을 이용한 동적 고속 관심영역 코딩 방법을 제안한다. 본논문의 구성은 다음과 같다.
가설 설정
동일한 실험 조건을 위해 묵시적 방법, 수정된 묵시적 방법, 제안한 방법에서 现”, 의 값은 4096로 설정하였으며, 수정된 묵시적 방법과 제안한 방법에서 k의 값은 5로설정하였다. 제안한 방법에서 관심영역 코드블록 임계값은 90, 배경 코드블록 임계값은 20으로 설정하였다.
관심영역 코딩 시간은 사용자의 관심영역모양 정의 시간, 관심영역 코드블록 판별시간, 우선적 처리시간의 합이다. 여기서 사용자의 관심영역 모양 정의 시간은 동일하다고 가정하며, 우선적 처리 방법은 모두 동일하다. 결국 관심영역 코딩 시간은 관심영역 코드블록 판별 시간에 의해 결정된다.
제안 방법
(2) 디코더는 인코더로부터 수신된 대략적인 이미지정보를 복원하고, 이를 토대로 사용자는 관심영역 모양을지정하여 이미지 도메인에서의 관심영역 마스크를 생성한다. (3) 이미지 도메인에서의 관심영역 마스크와 IDWT(in- verse DWT)를 사용하여 최종 웨이블릿 도메인에서의 관심영역 마스크를 구한다. (4) 서버밴드 내의 코드블록 단위의마스크 정보에서 관심영역 웨이블릿 계수의 분포된 양에 따라 패턴기반의 관심영역 코드블록의 판별 과정을 거쳐 판별정보를 구하고 이 정보는 관심영역 코딩을 위해 인코더로전송한다.
결국 관심영역 코딩 시간은 관심영역 코드블록 판별 시간에 의해 결정된다. 기존의 두 방법은 판별을 위해 순차스캔을 하는 반면어〕, 제안한 방법은 (그림 5)와 같이 일부웨이블릿 계수만 스캔한다.<표 5>는 관심영역 크기에 따른코드블록당 평균 스캔 횟수 비교이다.
따라서 코드블록 우선적 처리는 각 코딩 패스에서손실율을 조절한 후, PCRD(post-compres sion rate-distortion) 최적화 알고리즘을 다시 수행한다. 전체 손실 최소화에 의해서 코드블록 공헌도를 할당하기 때문에, 관심영역은 손실 감소와 관심영역이 일치하도록 코드블록 공헌도를할당한다.
배경 코드블록 판별을 위해 묵시적과 수정된 묵시적 방법은 모든 코드블록 마스크를 스캔해야 알 수 있지만, 제안한방법에서는 4번의 스캔과정을 통해 배경 코드블록을 판별한다. 관심영역 코드블록 판별을 위해 묵시적 방법은 한 번의스캔으로 판별을 하고, 수정된 묵시적 방법은 한 번의 스캔으로 판별한 후에, 관심영역 코드블록 내의 배경 웨이블릿계수에 대한 우선권 조절을 위해 모든 코드블록 마스크 정보를 스캔한다.
본 연구에서는 ROI 모양의 특징을 고려하여 몇 번의 스캔 과정과 간단한 연산을 통해서 코드블록당 1 바이트 크기의 판별 정보를 구한다. ROI 모양은 사용자가 생각한 ROI 가 뽀족한 모양일지라도 타원이나 사각형과 유사한 모양으로 충분하게 그리는 특징을 가지고 있다.
실험은 관심영역 코딩을 하지 않은 EBCOT와 Maxshift 방법, 묵시적 방법, 수정된 묵시적 방법, 제안한 방법을 사용한다. 동일한 실험 조건을 위해 묵시적 방법, 수정된 묵시적 방법, 제안한 방법에서 现”, 의 값은 4096로 설정하였으며, 수정된 묵시적 방법과 제안한 방법에서 k의 값은 5로설정하였다.
데이터처리
마스크 정보를 스캔한다. 제안한 방법은 평균적으로 4 + (n-6) 번의 스캔과정을 통해 알 수 있다. 만약 관심영역 크기가 전체 이미지의 25%인 경우, 배경 코드블록은 70%, 관심영역 코드블록은 20%, 배경 웨이블릿 계수를 포함한 관심영역 코드블록은 10% 정도 차지한다.
본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하기 위하여 관심영역 임계값과 배경 임계값을 이용한 패턴 기반의 코드블록 판별과 관심영역 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수에 대한 우선권 조절을 일괄처리함으로서 빠른 관심영역 코딩이 가능하였다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 기존의 방법들과 동일한 매개변수 값을 설정하여 다양한 비트율에서 비교 실험을 하였고, 각 방법들에 대한 코딩 시간도 비교하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 방법들과 성능 면에 있어서는 크게 차이가 없으면서도 코딩 시간을 단축함으로서 빠른 이미지 전송이 가능함을 확인하였다.
성능/효과
관심영역의 크기가 전체 이미지의 25%인 경우 관심영역의 완전한 재구성은 EBCOT는 2.931bpp, 묵시적 방법은 1.846bpp, 수정된 묵시적 방법은 1.407bpp에서 이루어지며, 제안한 방법은 L421bpp에서 이루어져 수정된 묵시적 방법과 큰 차이가 없다.
만약 관심영역 크기가 전체 이미지의 25%인 경우, 배경 코드블록은 70%, 관심영역 코드블록은 20%, 배경 웨이블릿 계수를 포함한 관심영역 코드블록은 10% 정도 차지한다. 따라서 코드블록의 가로 크기가 n이라면, 3가지 방법의 코드블록당 평균 스캔 수는 0.751? + 0.2, n2, O.
제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 기존의 방법들과 동일한 매개변수 값을 설정하여 다양한 비트율에서 비교 실험을 하였고, 각 방법들에 대한 코딩 시간도 비교하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 방법들과 성능 면에 있어서는 크게 차이가 없으면서도 코딩 시간을 단축함으로서 빠른 이미지 전송이 가능함을 확인하였다. 향후 과제로는 실제로 사용자가관심영역을 정의한 이후부터 관심영역 코딩, 전송, 복원까지의 시간을 비교 실험하는 연구와 관심영역 임계값과 배경임계값에 따른 실험하는 연구가 있다.
재구성 비트율도 낮아진다. 제안한 방법과 수정된묵시적 방법은 저비트율에서 전체 이미지에 대한 압축 성능이 뛰어났다. 실험 이미지 외의 다른 이미지에서도 비슷한결과를 관찰할 수 있다.
후속연구
실험 결과, 제안한 방법은 기존의 방법들과 성능 면에 있어서는 크게 차이가 없으면서도 코딩 시간을 단축함으로서 빠른 이미지 전송이 가능함을 확인하였다. 향후 과제로는 실제로 사용자가관심영역을 정의한 이후부터 관심영역 코딩, 전송, 복원까지의 시간을 비교 실험하는 연구와 관심영역 임계값과 배경임계값에 따른 실험하는 연구가 있다.
참고문헌 (11)
M. Rabbani and R. Ioshi, 'An Overview of the JPEG2000 Still Image Compression Standard,' Signal Processing : Image Communication, Vol.17, pp.3-48, 2002
C. Christopoulos, A. Skodras and T. Ebrahimi, 'The JPEG2000 Still Image Coding System: An overview,' IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 46, pp.1103-1127, Nov., 2000
Martin Boliek and Charilas Christopoulos, 'JPEG 2000 Part I Final Committee Draft Version 1.0,' ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 1 N1646R, Mar., 2000
Martin Boliek, Eric Maiani, J. Scott Houchin, James Kasner and Mathias Larsson Carlander, 'JPEG 2000 Part II Final Committee Draft,' ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 1 N2000, Dec., 2000
H. Yang, M. Long and H. M. Tai, 'Region-of-Interest Image Coding Based on EBCOT,' lEE Proceedings-Vision, Image, and Signal Processing, Vol. 152, Issue 5, pp.590-593, Oct., 2005
Kong H-S, Vetro A., Hata T. and Kuwahara N., 'Fast Region-of-Interest Transcoding for JPEG2000 Images,' Mitsubishi Electric Reseerch Laboratories, Inc., Dec., 2005
Andrew P. Bradley and Fred W. M. Stentiford, 'JPEG 2000 and Region of Interest Coding,' Digital Image Computing Techniques and Applications, Jan., 2002
R.Grosbois, D.Santa-Crus and T.Ebrahimi, 'New approach to JPEG2000 compliant Region of Interest coding,' Proc. of the SPIE 46th, July 29th Aug., 3rd, 2001
Lijie Liu and Guoliang Fan, 'A New JPEG2000 Region-of-Interest Image Coding Method : Partial Significant Bitplanes Shift,' IEEE Signal Processing Letters, Vol. 10, No.2, Feb., 2003
Rene Rosenbaum and Heidrun Schumanm, 'Flexible, Dynamic and Compliant Region of Interest coding in JPEG2000,' IEEE ICIP, pp.22-25, Sep., 2002
Victor Sanchez, Anup Basu, and Mrinal K. Mandal, 'Prioritized region of interest coding in JPEG2000,' IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 14, No.9, Sep., 2004
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.