선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 그레이레벨 영상에 대한 엔트로피 부호화 성능을 효율적으로 개선시키기 위하여 순위로 분류하여 압축하는 기법을 소개하였다. 제안한 기법은 입력 영상 데이터의 통계적인 특성을 보다 강화시키기 위하여 원영상에 나타나는 모든 그레이레벨 쌍에 대한 발생 빈도수를 조사하여 빈도수에 따른 순위를 분류하고, 순위를 사용하여 원영상을 엔트로피 부호화기에 의해 보다 효율적으로 압축할 수 있는 형태로 변환하였다.
- 본 논문에서는 연속적인 밝기 값을 가지는 자연 영상에서의 통계적인 특성을 강화함으로써 엔트로피 부호화기에 의한 무손실 압축 성능을 효율적으로 개선시키기 위한 기법을 소개한다. 제한한 기법은 입력 영상의 그레이레벨 값을 보다 효율적으로 압축할 수 있는 형태로 변환하기 위해 원영상에서 나타나는 모든 그레이레벨 쌍에 대한 발생 빈도수를 조사하고, 조사된 발생 빈도수를 토대로 순위로 분류하여 원영상의 픽셀 값들을 변환하는 방법이다.
- 먼저, 2장에서는 제안한 방범을 소개한다. 엔트로피 부호화의 개괄적인 특징과 초기 입력 영상을 수위 영상으로 변환하는 기존의 방법[1]을 소개하고 복원을 위해 부가 정보를 필요로 하기 때문에 크기가 자은 영상의 압축에는 비효율적임을 살펴본다. 다음으로 3장에서는 압축 효율의 향상을 기대할 수 있도록 통계적 특성을 이용하여 순차적 순위 변환 기법에 대해서 알아본다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.