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제안 방법
- 을 결정하도록 하여 탐색 시간을 줄였다. 또한 퀴드트리(quad tree)분할법[10]으로 레인지블록의 크기를 가변시켜 변환( wi)의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 레인지블록의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도를 변화시켜 부호화 시간과 화질의 관계를 조사하였다. [12-15] 이러한 영상 기법을 전산화단층촬영의 선형변환에 영상을 적용하였다.
- 본 논문에서는 영상을 분할한 도메인블록 특성을 밝기의 평균과 분산으로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지블록과 같은 특성을 가지는 도메인 블록만 검색하도록 하고 같은 클라스에 속하는 리스트 탐색시 1차 허용오차가 일정 임계치에 도달하면 전체 리스트를 검색할 필요 없이 아핀변환값(affine-transfor mation value)[5]을 결정하도록 하여 탐색 시간을 줄였다.
- 부호화된 영상을 복원하는 과정은 역행열 연산을 이용하였다. 반복 변환에 의해 영상을 복원하기 위해, 초기 영상 f 0를 취하고 f n= W(f n - 1)를 반복 적용시킨다.
- 선형변환(Fisher)방법은 원 영상을 B×B크기의 레인지 블록으로 나누며, 각 레인지 블록에 대해서 탐색하게 될 D×D(D= 2B)크기의 도메인 블록을 영상 내에서 결정하였으며, 부호화 과정은 다음과 같다.
- 레인지블럭의 크기는 32×3 2, 16×16, 8×8로, 도메인블럭의 크기는 64×64, 32×3 2, 16×16로 퀴드트리 분할하였다. 탐색량을 줄이기 위해 부호화에 앞서 부호화하기 전에 도메인 풀에 있는 모든 도메인을 퀴드트리 분할하고 분할된 블록을 화소의 밝기값에 따라 3 클라스, 분산값에 따라 24 클라스로 분류하여 블록 크기별로 동일한 클라스를 가지는 블록들은 리스트로 구성하였다. 레인지블럭과 가장 닮은 도메인블럭을 리스트에서 탐색할 때 허용오차 임계치를 1차, 2차로 구분하여 리스트의 탐색 중간에 1차 허용오차 한계 내에 들 면 리스트를 끝까지 탐색하지 않고 한 개의 wi를 구성하는 최적의 도메인 위치와 아핀 변환값을 결정한다.
대상 데이터
- 전산화단층촬영(CT; Brain) 영상은 256×256 영상이다.
데이터처리
- 전산화단층촬영(CT; Brain) 영상은 256×256 영상이다. 실험환경은 IBM-Workstation에서 C-언어로 프로그램 하였으며, 실험결과에 대한 성능 비교의 기준은 부호화시간, 압축률, PSNR(peak signal to no ise ratio)을 사용하였다. 레인지블럭의 크기는 32×3 2, 16×16, 8×8로, 도메인블럭의 크기는 64×64, 32×3 2, 16×16로 퀴드트리 분할하였다.
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