JND 시각 효과를 이용한 프랙탈 영상 부호화 = Fractal Image Coding Using JND Visual Effect
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발행연도
1996
작성언어
Korean
KDC
040.000
자료형태
학술저널
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119-128(10쪽)
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본 논문에서는 프랙탈 부호화를 효율적으로 수행하기 위해서 기존의 Jacquin방법에서 사용한 Ramamurthi와 Gersho의 분류 방법인 경사도. (gradient) 대신에 블럭의 분산값을 근사화된 JND로써 정규화한 JND(Just Noticeable Difference) 분류기(classifier)를 이용한 프랙탈 영상 부호화 방법을 제안하였다. 제안한 프랙탈 부호화에서는 인간 시각의 특성에 적절히 부합되도록 하기위하여 JND 분류기를 이용하여 영상을 둔감한 블럭, 중간 블럭, 민감한 블럭으로 분류한 후 각각의 블록 특성에 따라 적응적으로 프랙탈 부호화를 수행하였다. 제안한 프랙탈 부호화 방법의 타당성을 확인하기 위하여 512×512 크기의 LENA 영상에 모의실험한 결과 0.37 bits/pel에서 기존의 Jacquin 방법에 비해 인간 시각적 특성에서 민감한 영역에서 블럭화 현상이 많이 줄어서 화질이 향상 되었다.
We presented a classifier replaced Jacquin's classifier by normalized variance of the blocks by JND visual effect to reduce blocking effect. The classifier classify blocks into one of three classes such as low activity blocks, medium activity blocks, and high activity blocks. Experiments show that the presented fractal image coding reduced blocking effect at 0.37 bits/pel, also the PSNR impreoved 0.17 dB for LENA (512×512×8bpp) image.
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