Transcript 9장 영상 압축 표준 9.1 JPEG 표준 9.2 JPEG 2000 표준

9.1
9.2
9.3
9.4
1
JPEG 표준
JPEG 2000 표준
JPEG-LS 표준
이진 영상 압축 표준
9장 영상 압축 표준
멀티미디어시스템
2010-2학기
9.1 JPEG 표준




2
JPEG은 “Joint Photographic Experts Group”에 의해 개발
된 영상 압축 표준. 그것은 1992년에 국제 표준으로써
공식적으로 받아들여짐.
JPEG은 손실 영상 압축(lossy image compression) 방식. 그
것은 DCT (Discrete Cosine Transform)변환 부호화 방식을
사용함.
영상은 공간 영역에서 i와 j(또는 관습적으로 x와 y)의
함수임.
2차원 DCT는 두 정수 u, v에 의해 인덱스 된 공간 주파
수 영역(spatial frequency components)에서 함수 F(u, v)인
주파수 반응을 가져오기 위해 JPEG에서 한 단계로 사용
됨.
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JPEG 영상 압축을 위한 관찰 결과
JPEG에서 DCT 변환 부호화 방식의 효율성은 세 가지 주요
관찰 결과(observations)에 의존함.

관찰결과 1 : 유용한 영상 내용은 영상 내에서 비교적 천천
히 변한다. 즉, 작은 영역에서 (예를 들면, 8×8 영상 블럭 내
에서) 명암 값이 크게 여러 번 변화하는 것은 일반적이지
않다.
그러므로 “공간 중복성(spatial redundancy)” 이란 영상에서
많은 정보들이 반복된다는 것을 나타냄.

3
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JPEG 영상 압축을 위한 관찰결과(계속)
관찰결과 2 : 정신물리학적인 실험은 저주파수 성분보다 매
우 높은 공간 주파수 성분이 손실을 훨씬 적게 인지한다는
것을 제시한다.
높은 공간 주파수 내용을 크게 줄임으로써 공간 중복성을
줄일 수 있음.

관찰결과 3 : 시각적인 예민함(빽빽하게 일정한 간격이 유
지된 선들을 구분하는데 있어서의 정확성)은 칼라에서보
다 명암(“흑과 백”)에서 훨씬 더 크다.
색도(chroma) 부표본화(4:2:0)는 JPEG에서 사용됨. 5.3.1절
색차신호 부표본화 참고

4
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그림 9.1: JPEG 부호화기 블럭도
5
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9.1.1 JPEG 영상 압축의 주 단계

RGB를 YIQ 또는 YUV로 변환하고 색을 부표본화

영상 블럭별로 DCT 수행

양자화(quantization)
지그재그(zigzag) 순서로 정렬하고, 런-길이(run-length) 부호
화를 수행

엔트로피(entropy) 부호화를 수행  lossless data
compression(Huffman coding or Arithmetic coding)

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영상 블럭별 DCT
각 영상은 8×8 블록들로 나뉘어짐. 2차원 DCT는 각 블럭
영상 f(i, j)에 적용되고, 각 블록은 DCT 계수 F(u, v)를 출력
으로 가짐.

그러나, 블럭들을 사용하는 것은 그것에 인접해 있는 배경
으로부터 각 블럭을 분리시키는 효과를 가짐. 이것은 사용
자가 높은 압축율(compression ratio)을 지정할 때 JPEG 영상
이 고르지 못한(“블럭화가 나타나는”) 것처럼 보이는 이유
임.

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양자화
• F(u, v)는 DCT 계수를 나타내고,
Q(u, v)는 “양자화 행

렬(quantization matrix)”이고, F (u, v)는 JPEG이 연속되는
엔트로피 부호화에서 사용할 양자화된 DCT 계수를
나타냄.
– 양자화 단계는 JPEG 압축에서 손실의 주 원천.
– Q(u, v)의 값들은 아래편 모서리로 갈수록 더 큰 값을 가지려는 경향
이 있음. 이것은 더 높은 공간 주파수에서 더 많은 손실을 가지도록
하는 것을 목표로 함.- 관찰결과 1과 2에 의해 뒷받침된 실행.
– 표 9.1과 9.2에 보이는 Q(u, v)의 기본값은 JPEG 영상에서 인지할 수
있는 손실을 최소화하는 반면 압축율의 최대화를 목표로 한, 정신
물리학적인 연구들로부터 나왔음.
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표 9.1 휘도 양자화 표
표 9.2 색도 양자화 표
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그림 9.2: 평탄한 영상 블럭을 위한 JPEG 압축
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그림 9.2(계속): 평탄한 영상 블럭을 위한 JPEG 압축
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그림 9.3: 질감이 있는 영상 블럭을 위한 JPEG 압축
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그림 9.3(계속): 질감이 있는 영상 블럭을 위한 JPEG 압축
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AC 계수에서 런-길이 부호화(RLC)



RLC는 F(u, v)값을 집합{뛰어넘을 0의 수, 다음 0이
아닌 값}으로 변화시키는 것이 목적.
0들의 긴 런을 가장 잘 맞출 것 같게 만드는
것: 지

그재그 주사(zigzag scan)는 8×8 행렬 F (u, v)를 64벡
터로 변화시킴.
그림 9.4: JPEG에서 지그재그 주사
DC 계수에 대한 DPCM


DC계수는 AC계수들로부터 분리하여 부호화됨. 차분 펄스
부호 변조(DPCM: Differential Pulse Code Modulation)는 부호화
방법임.
만약 첫 다섯 영상 블럭들의 DC계수를 150, 155, 149, 152,
144로 두고, di = DCi+1 – DCi이고 d0 = DC0 라고 가정하면,
DPCM은 150, 5, -6, 3, -8을 생성할 것임.
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엔트로피 부호화




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가능한 더욱 많이 압축하기 위하여 DC와 AC계수는
마지막으로 엔트로피 부호화 단계를 거침.
예제로써 DC의 사용: DPCM으로 부호화된 각 DC 계
수는 한 쌍의 심볼(SIZE, AMPLITUDE)로 표현되는
데, 여기서 SIZE는 계수를 표현하는데 얼마나 많은 비
트들이 필요한지를 나타내고 AMPLITUDE는 실제
비트율을 포함함.
우리가 사용하는 예에서 코드 150, 5, -6, 3, -8은 아래와
같이 변경될 것임.
더 적은 SIZE들이 훨씬 더 자주 일어나므로 SIZE는
허프만 부호화됨. AMPLITUDE는 허프만 부호화되지
않음. 그것의 값이 광범위하게 변할 수 있기 때문에, 허
프만 부호화는 상당한 이득을 갖지 못함.
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표 9.3 기준 엔트로피 부호화 세부사항 – 크기 카테고리
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9.1.2 흔히 사용되는 네 가지 JPEG 모드

순차 모드(sequential mode) – 지금까지의 토의에서 함축적
으로 가정한 기본 JPEG 모드. 각 회색도 영상 또는 칼라 영
상 성분은 왼쪽에서 오른쪽, 위에서 아래로의 주사로 단 한
번에 부호화됨.
 Motion JPEG 비디오 코덱은 Baseline Sequential JPEG 사용

점진적 모드(progressive mode)

계층적 모드(hierarchical mode)

무손실 모드(lossless mode) – 7장에서 논의한 것과 같이,
JPEG-LS로 대치됨.(9.3절을 참조)
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점진적 모드
점진적 JPEG은 영상의 낮은 화질의 버전을 빠르게 전달하고
뒤이어 높은 화질을 전달함.
- 웹브라우저에서 폭넓게 지원
1.스펙트럼 선택 : 이 방식은 DCT 계수의 “스펙트럼”(공간주파
수 스펙트럼)특성을 이용. 더 높은 AC 성분들은 단지 세부적
인 정보만을 제공.
주사 1 : DC와 처음의 몇몇 AC 성분들을 부호화함. 예) AC1,
AC2.
주사 2 : 약간의 더 많은 AC 성분들을 부호화함. 예) AC3, AC4,
.
AC5
:
주사 k : 나머지 몇 개의 AC 들을 부호화함. 예) AC61, AC62,
AC63
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점진적 모드(계속)
2.연속적인 근사 : 점진적으로 스펙트럼 영역을 부호화
하는 대신에, 모든 DCT 계수들이 동시에 부호화됨.
그러나 처음에는 그들의 가장 중요한 비트들(MSBs)
를 가지고 부호화됨.
주사 1 : 처음의 몇몇 MSB들을 부호화함. 예) 비트 7, 6, 5, 4
주사 2 : 약간 덜 중요한 비트들을 부호화함. 예) 비트 3
.
:
주사 m : 가장 덜 중요한 비트(LSB), 비트 0을 부호화함.
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계층적 모드


가장 낮은 해상도에서 부호화된 영상은 기본적으로 압축
된 저역-통과 필터처리된 영상임. 이에 반해 연속적으로 더
높은 해상도에서의 영상은 추가적인 세부사항(더 낮은 해
상도 영상과의 차이)들을 제공함.
점진적 JPEG과 유사하게, 계층적 JPEG 영상들은 점진적으
로 화질이 개선되는 다중 전송 형식으로 전달될 수 있음.
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그림 9.5: 계층적 JPEG 블럭도
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3-레벨 계층 JPEG 부호화기
1.영상 해상도 축소:
각 차원에서 f2(예, 256×256)을 얻기 위해 2의 인수로 입력 영상 f(예,
512×512)의 해상도를 축소. f4(예, 128×128)을 얻을 때까지 이 과정을 반복.
2.저해상도 f4를 압축:
f
~
f4를 다른 JPEG방식(예, 순차, 점진적)으로 F4를 얻도록 부호화함.
3.차분영상
d2를 압축:
~
~
(a) f 4를 얻기 위해 F4를 복호화함. ~보간기법을 이용하여 f 4를 f2와 같
은 해상도가 되게 확대.
그것을 E( f 4)라 명함.
~
(b)차분 d2 = f2 – E( f 4)를 다른 JPEG방식(예, 순차, 점진적)으로 부호
화하여 D2를 생성.
4.차분영상
d1을 압축:
~
~
~
~
(a)~ d 2을 얻기 ~위해 D2를 복호화함; 그것을 E( f 4)에 더하여 f 2 = E( f 4)
+ d 2를 구함. f 2는 f2의
압축 및 신장 후의 버전임.
~
(b) 차분 d1 = f – E( f 2)를 다른 JPEG방식(예, 순차, 점진적)으로 부호
화하여 D1을 생성.
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3-레벨 계층 JPEG 복호화기
1.부호화된 저해상도 영상 F4를 복호화:
- 부호화기에서와
똑같은 JPEG 방식을 이용하여 F4를 복호화
~
하여 f 4를 구함.
~
2.중간단계 해상도에서 영상 f 2를 재구성:
~
- f 2를 얻기 위해 E( f 4) + d 2를 이용함.
~
~
~
3.원 해상도에서 영상 f 를 재구성:
~
- f 를 얻기 위해 E(f 2) +
24
~
d1 을
~
이용함.
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9.1.3 JPEG 비트스트림에 관한 일견
-프레임은 영상
-주사는 화소를 거쳐 읽어
나가는 것
-세그먼트는 블록의 그룹
-블록은 8x8 화소로 구성
그림 9.6: JPEG 비트스트림
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JPEG 헤더 정보의 예


프레임 헤더
 화소당 비트수
 영상의 넓이, 높이
 성분의 수
 각 성분을 위한 고유 ID
 각 성분을 위한 수직/수평 샘플링 인수
 각 성분을 위해 사용할 양자화 표
주사헤더(Scan header)
 주사하는 성분의 수
 각 성분을 위한 성분 ID
 각 성분을 위한 허프만/산술 부호화 표
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9.2 JPEG2000 표준


디자인 목표 :

더 나은 율-왜곡의 균형과 향상된 주관적 영상 화질 제공

현재 JPEG 표준에서 부족한 추가적인 기능들을 제공
JPEG2000표준은 다음의 문제들을 해결하고자 함.

27
무손실 및 손실 압축: 현재까지 어떤 표준도 단일 비트스트
림에서 보다 뛰어난 무손실 압축과 손실 압축을 제공할 수
없음.
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


28
낮은 비트율 압축: 현재 JPEG 표준은 중간 혹은 높은 비
트율에서 훌륭한 율-왜곡 성능을 제공함. 이 문제는 우
리가 웹을 인식하는 손목시계 등과 같은 웹 기반의 유
비쿼터스 장치에서 영상을 받고자 한다면 중요함.
큰 영상: 새로운 표준은 타일링을 하지 않고 64K×64K
보다 더 큰 영상 해상도를 지원할 것임. 그것은 영상 크
기가 232-1에 이르기까지 처리할 수 있음.
단일 신장 구조: 현재 JPEG표준은 특정한 응용에서만
사용되고 대부분의 JPEG 복호화기에서 사용되지 않는
44가지 모드를 갖고 있음.
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


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잡음이 있는 환경에서의 전송: 새로운 표준은 무선 네트워
크와 인터넷과 같은 잡음이 있는 환경에서 전송을 위한 향
상된 오류 복원력을 제공할 것임.
점진적 전송: 새로운 표준은 낮은 비트율에서부터 높은 비
트율까지 끊김이 없는 화질과 해상도의 스케일러빌러티를
제공함. 목표 비트율과 재생 해상도는 압축시에는 알 필요
가 없음.
관심 영역 부호화 : 새로운 표준은 영상의 나머지 부분보다
더 나은 화질로 부호화 될 수 있는 관심 영역(ROI: Regions of
Interest) 지정을 허용함. 예를 들면, 발표하고 있는 사람의 얼
굴을 주위의 가구보다 더 나은 화질로 부호화하고 싶어할
때 사용.
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


컴퓨터를 통해 생성된 영상: 현재 JPEG표준은 자연 영상을
위해 최적화되고 컴퓨터를 통해 생성된 영상에 대해서는
잘 수행되지 않음.
합성 문서: 새로운 표준은 파일의 부분으로서 부가적인 영
상이 아닌 데이터를 통합시키기 위해 메타데이터 매커니즘
을 제공함. 하나의 중요한 예로써, 영상과 함께 문서를 포함
하기 위해서 유용할 것임.
게다가, JPEG2000은 256개의 정보 채널까지 다룰 수 있음.
이에 반해 현재 JPEG표준은 오직 세 칼라 채널만을 다룰 수
있음.
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JPEG2000 영상 압축의 특성


웨이블릿 변환(wavelet transform)에 의해 생성된 각 서브
밴드 LL, LH, HL, HH를 “코드 블럭(code blocks)”이라 불
리는 작은 블럭들로 분할하는 최적화된 절단을 갖는
내장형 블럭 부호화(EBCOT)알고리즘을 사용.
독립적이고 스케일러블한 비트스트림이 각 코드 블럭
을 위해 생성. ⇒ 향상된 오류 복원력.
그림 9.7: EBCOT 코드 블럭 구조
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JPEG2000 영상 압축의 주요 단계



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블럭 부호화와 비트스트림 생성
압축 후 율 왜곡(PCRD: post compression rate distortion)
최적화
계층 구성 및 표현
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블럭 부호화와 비트스트림 생성
1. 비트 평면 부호화(bitplane coding)
2. 단편적 비트 평면 부호화(fractional bitplane coding)
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1. 비트 평면 부호화
• 균일한 데드 존 양자화기는 더 작은 간격의 크기를
계속적으로 사용함. 한번에 한 비트 평면의 각 블럭
을 부호화 하는 것과 같음.
그림 9.8: 데드 존을 갖는 양자화기. 데드 존의 길이는 2 .
데드 존 안에 있는 값은 0으로
양자화 됨.2010-2학기
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• 더욱이 블럭들은 16×16 서브-블럭의 중요성으로 나
눔.
•  P Bi  j 가 비트평면 P에서 서브-블럭Bi  j  의 중요성이
라 한다면 서브-블럭의 중요성은 중요성 맵 P 에서 부
호화됨.
• 쿼드-트리(quad-tree) 구조는 한번에 한 레벨씩 서브블록의 중요성을 식별함.
 가진 서브-블
• 트리 구조는 단말 노드(즉,Bi0  j   Bi  j)를
럭들을 식별함으로써 만들어짐. 더 높은 레벨들은 재
귀 방식(recursion)을 통해 만들어짐:
Bit  j    z{0,1}2 Bit 1 2 j  z , 0  t  T .
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기본 비트 평면 부호화
산술 부호화에 기반하여 내용을 사용하는 기본 4가지의
다른 부호화 방식을 사용.
• 영 부호화(zero coding): 아직 중요하지 않은 각 비트
평면에서 계수들을 부호화 함.
– 수평:hi k    z{1, 1}  i k1  z , k 2 , with 0  hi k   2.
– 수직: vi k    z{1, 1}  i k1 , k 2  z , with 0  vi k   2.
– 대각선: d i k    z1 , z2{1, 1}  i k1  z1 , k 2  z 2 , with 0  d i k   4.
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2010-2학기
표 9.4 기본 영 부호화를 위한 내용 할당
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2010-2학기

38
런-길이 부호화(run-length coding): 1-비트 중요성 값
의 런을 부호화 함. 4가지 조건은 충족되어야 함:

4개의 연속적인 샘플이 중요하지 않아야 함.

샘플들은 중요하지 않은 이웃들을 가져야 함.

샘플들은 같은 서브-블럭 안에 있어야 함.

첫 번째 샘플의 수평 인덱스 k1은 짝수여야 함.
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
코드 부호화: 계수들이 중요하지 않은 것에서 중요한 것으
로 변할 때 많아야 한 번 연상시킴.




부호 비트 xi k 는 인접한 샘플로부터 실질적인 의존 상태를
포함.
xi k  의 조건 분배가 xi k  의 그것과 같다고 가정.
만약 양쪽 수평 이웃들이 중요하지 않으면h i k  가 0이 되고,
만약 적어도 하나의 수평 이웃이 양수이면 h i k  가 1이 되고,
만약 적어도 하나의 수평 이웃이 음수이면
가 -1이 됨.
h i k 
수직 이웃을 위해 v i k  도 비슷하게 정의 됨.


만약 x i k 가 부호 예측이라면,
적절한 내용을 사용하여 부호

화된 이진 심볼은 xi k  x i k 임.
표 9.5 기본 부호 부호화를 위한 내용 할당
40
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2010-2학기

크기 개선(magnitude refinement):
어지면 vip k 의 값을 부호화 함.

vi k   2 p 1
이주
기본 크기 개선이 처음 si k 에 적용된 후에 ~i k 는 0에
서부터 1로 변하게 됨.
만약,  k   hi k   vi k   0 이면 vi k  는 내용 0으로, 만약
p
~




h
k

v
k

0
v
이고
이면
i
i
 i k   0
i k 는 내용 1로, 만약
~i k   1 이면 vip k 는 내용 2로 부호화됨.

~
p
2. 단편적 비트 평면 부호화




코드 블럭 샘플들은 서로 다른 통계치를 가지는 더 작
은 부분 집합으로 나눔.
왜곡에서 가장 크게 축소되는 것으로 예상되는 부분
집합부터 시작하여 한 번에 하나의 부분 집합을 부호
화 함.
각 코드 블럭이 정교하게 삽입된 비트스트림을 갖는
것을 보증함.
4가지의 서로 다른 패스를 사용: 순방향 중요성 전달
패스(P p: forward significance propagation pass); 역방향 중
1
요성 전달 패스(P2p : reverse significance propagation pass);
크기 개선 패스(P p: magnitude refinement pass); 표준 패스
3
(P4p : normalization pass).
순방향 중요성 전달 패스



43
서브-블럭 샘플들은 주사선 순서로 방문 되고, 중요하
지 않은 샘플들과 이웃의 요구사항을 만족시키지 못하
는 샘플들은 뛰어 넘음.
LH, HL, LL 서브밴드에 대한 이웃 요구사항은 수평 이웃
들 중에 적어도 하나가 중요성을 가짐.
HH 서브밴드에 대한 이웃 요구사항은 4개의 대각선 이
웃들 중에 적어도 하나가 중요한 것이어야 함.
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역방향 중요성 전달 패스
p
P
 이 패스는 역순서로 진행한다는 것을 제외하면
1 과
동일함. 이웃의 요구사항은 어떤 방향에서든지 적어도
하나의 중요한 이웃을 가지는 샘플들을 포함하는 것으
로 완화되었음.
크기 개선 패스

이 패스는 이미 중요하지만 이전의 두 패스에서 부호
화되지 않은 샘플들을 부호화 함. 그런 샘플들은 기본
크기 개선으로 처리됨.
표준 패스

이전의 세p 가지 부호화 패스에서 고려되지 않은 모든
샘플들의vi k  값은 적절한 기본 부호 부호화와 런-길이
부호화를 사용하여 부호화됨. 만약 한 샘플이 중요하다
는 것이 밝혀지면, 그것의 부호는 즉시 기본 부호 부호
화를 사용하여 부호화됨.
각 비트평면 p 의 부호화는 네 개의 분
명히 다른 패스 P1p 에서 P4p 까지를 계
속해 나간다.
그림 9.9: 각 블럭의 내장된 비트스트림에서 부호화
패스와 쿼드트리 코드의 모양
45
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압축 후 율-왜곡(PCRD) 최적화

목표 :

비트율 제약에 따라 왜곡을 최소화시키도록 그런 최
적의 방법으로 각 코드 블럭의 독립적인 비트스트림
의 절단을 낳는 것.
절단포인트 ni, 왜곡Din , 비율Ri 을 가지는 코드 블럭
Bi 의 각 절단된 내장 비트스트림에 대해, 재구성된 영상
의 전체 왜곡은 다음과 같음.(왜곡은 부가적인 것으로
가정)

46
i
ni
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
절단 포인트ni 의 최적 선택은 다음의 제약을 받는 최
소화 문제로 공식화 될 수 있음:

몇몇 에 대해, 다음의 식을 최소화하는 어떤 절단 포
인트의 집합{n  } 는
i
율-왜곡 의미에서 최적.

다음 식의 비에 의해 주어진 왜곡-율 기울기는
정확히 감소함.

실행 가능한 절단 포인트의 집합의 나열 j1 < j2 < …
를 통하여 간단한 선택에 의한 최적화 문제의 해결을
허락함.
계층 형식과 표현



JPEG2000은 계층화된 비트스트림 구조와 2개의 층을
이루는 부호화 전략을 사용하여 해상도와 화질 스케
일러빌러티 모두를 제공함.
첫 번째 층은 내장된 블럭 비트스트림들을 생산하고,
반면에 두 번째 층은 블럭의 요약 정보를 압축함.
Bi
n1i
i
화질 계층 Q1 은 각 코드 블럭 의 초기 R 바이트를
포함하고 다른 계층Qq 는 코드 블럭 Bi 로부터 증가
분 Lq  R niq  R niq1  0을 포함.
i
i
그림 9.10: 각 8개의 블럭을 가진 세 개의 화질 계층
50
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2010-2학기
JPEG2000에서의 관심 영역 부호화

목표:



중요한 정보를 포함하고 있는 영상의 특별한 영역은 영상
의 나머지 부분보다 더 나은 화질로 부호화 되어야만 함.
계수들을 더 높은 비트평면으로 놓기 위하여 ROI내의 계
수 값을 키우는 스케일링 기반 방법인 MAXSHIFT방법을
사용하여 대개 구현함.
내장형 부호화를 수행하는 동안 결과 비트는 영상의 ROI
가 아닌 부분 앞에 놓음. 그러므로 주어진 축소된 비트율에
서, ROI는 영상의 나머지 부분 전에 복호화되고 개선될 것
임.
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그림 9.11: 원형 모양의 ROI를 사용하는 영상의 관심 영역 부
호화(ROI). (a) 0.4bpp, (b) 0.5bpp, (c) 0.6bpp, (d)0.7bpp.
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그림 9.12: 다른 영상 타입에서 JPEG과 JPEG2000의
성능 비교. (a) 자연 영상.
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2010-2학기
그림 9.12(계속): 다른 영상 타입에서 JPEG과 JPEG2000의
성능 비교. (b) 컴퓨터에 의해 생성된 영상.
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2010-2학기
그림 9.12(계속): 다른 영상 타입에서 JPEG과 JPEG2000의
성능 비교. (c) 의학용 영상.
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2010-2학기
그림 9.13: JPEG과 JPEG2000의 비교. (a) 원 영상.
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2010-2학기
그림 9.13(계속): JPEG과 JPEG2000의 비교. (b) 0.75bpp로 압축된
JPEG(왼쪽)과 JPEG2000(오른쪽) 영상. (c) 0.25bpp로 압축된
JPEG(왼쪽)과 JPEG2000(오른쪽) 영상.
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2010-2학기
9.3 JPEG-LS 표준




JPEG-LS는 연속적인-명암 영상의 무손실(lossless) 혹은
“무손실에 가까운(near lossless)”압축을 위한 현 ISO/ITU
표준.
의학용 영상의 더 나은 압축을 목표로 한 더 많은 ISO
노력의 한 부분임.
Hewlett-Packard에 의해 제안된 LOCO-I (LOw COmplexity
LOssless COmpression for Images: 영상을 위한 낮은 복잡도
무손실 압축)을 사용.
복잡도의 감소가 종종 더 복잡한 알고리즘에 의해 제공
된 압축의 적은 증가보다 더 중요하다는 관찰 결과에
의해 동기가 부여되었음.
주 이점: 낮은 복잡도(low complexity!)
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LOCO-I
-래스터 주사 순서에서 내용 화소 a, b, c, d 는 모두
현 화소 x 전에 나타나며 이것을 이용하여 예측과
내용 결정을 진행.


LOCO-I 알고리즘은 내용 모델링의 개념을 이용.
내용 모델링(context modeling)의 개념은 입력 소스에
서의 구조의 이점을 가짐 ᅳ 조건 확률.
그림 9.14: JPEG-LS 내용 모델
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9.4 JBIG와 JBIG-2: 이진 영상 압축 표준



주 목표 : 전자적 형태로 문서의 처리를 가능케 함.
프린터 되거나 손으로 쓰여진 문서, 컴퓨터에 의해 생성된
문서, 그리고 팩시밀리 전송의 주사된 영상을 부호화하기
위해 주로 사용.
JBIG는 무손실 압축 표준. 결과 비트스트림이 점진적으로
더 높은 해상도 영상들을 포함한다는 의미에서 그것은 점
진적인 부호화와 복호화 기능을 제공.


60
이진 영상을 위한 Joint Bi-level Image Processing Group 에 의해 권
고된 부호화 표준
세 가지 독립적인 동작 모드를 가진다: 점진적(progressive), 점진
적 호환 순차적(progessive-compatible sequential), 단일 점진 순차
적(single-progression sequential)
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
JBIG-2는 모델-기반 부호화(model-based coding) (내
용-기반 부호화(context-based coding)와 유사한)를
소개함. 그것은 좋은 손실 압축을 제공함.



기존의 표준을 능가하는 우수한 무손실 압축 성능 제
공
가능한 시각적 훼손을 적게 하면서 훨씬 더 높은 압축
률에서 손실 압축과 결합하는 것을 목표
화질 점진적(quality progressive) 이면서 내용 점진적
(content progressive)


61
화질 점진적: 비트스트림이 영상화질을 더 낮은 것에서 더
높은 화질로 점진적으로 개선되어 감
내용 점진적: 서로 다른 타입의 영상들이 점진적으로 합쳐
지는 것을 허용
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
모델기반 부호화:


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JBIG2는 내용 점진적 부호화를 제공하고 영상에서 다른 데
이터 타입을 위해 다른 모델을 구성하는 모델기반 부호화
를 통해 우수한 압축 성능 제공
입력 영상을 텍스트와 중간조 영역으로 나누어서 독립적으
로 부호화한다.
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