KCI등재후보
정수기반 웨이블릿 변환을 이용한 통합된 유 / 무손실 의학영상압축 = A Unified Lossy-to-Lossless Medical Image Compression Using Integer - based Wavelet Transform
저자
안창범(Ahn C . B .) ; 송영철(Song Y . C .) ; 고형화(Koh H . H .) ; 안용현(Ahn Y . H .)
발행기관
학술지명
한국화상학회지(Journal of Korean Society for Imaging Science and Technology)
권호사항
발행연도
1998
작성언어
-KDC
500
등재정보
KCI등재후보
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
23-29(7쪽)
제공처
완전 복원이 가능한 정수 기반 웨이블릿 변환을 사용한 통합된 유/무손실 압축을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 선양자화 과정과 정수 기반 웨이블릿 변환, 그러고 QM 코더에 의한 웨이블릿 밴드들의 비트 평면 부호화에 기반을 두고 있다. 본 논문에서는 선양자화과정을 거친 후 그레이레벨의 수가 원영상과 일치하는 향상된 선양자화과정과, 웨이블릿 대역을 주파수 및 bit 평면에서 최적의 순서로 부호화하는 방법을 제안하였다. 모의 실험에서 , 제안된 알고리즘에 의해 재구성된 명상들은 부동 소수점 기반 웨이블릿 변환(Daubechies)과 JPEG에 의해 재구성된 영상들에 비해 높은 신호대잡음비를 보였다. 또한 정수 기반 웨이블릿 변환에 의하여 재구성된 영상들에서 최대에러는 JPEG과 부동 소수점 기반 웨이블릿 부호화방식에 비하여 훨씬 낮게 나타났다. 무손실에 가까운 압축에서, 선양자화된 영상에서의 웨이블릿 계수들의 무손실 부호화는 선양자화 없이 원영상의 웨이블릿 계수들의 비트 평면-밴드 정렬에 의해 비트율을 조절하는 부호화 방법에 비해 높은 PSNR을 보였다. 선양자화과정을 사용함으로써 최대에러를 조절할 수 있었으며, 이것은 의학영상압축에서 유용한 특징이 될 것으로 기대된다.
A unified lossy to lossless compression algorithm is developed using integer-based reversible wavelet transforms. The proposed algorithm is based on a pre-quantization, integer-based wavelet transform, and a bit plane coding of the wavelet bands with QM coder. An improved pre-quantization scheme is proposed with which number of gray levels after pre-quantization is the same as that in the original image. An optimal encoding order for the wavelet bands in both spatial frequency domain and bit planes are devised. Prom simulation, reconstructed image by the proposed algorithm shows higher peak signal-to-noise ratio (PSNR) compared to those obtained by a float-point-based wavelet transform (Daubechies) and the JPEG. Peak errors in the reconstructed images by the integer-based wavelet transform are also much lower than those obtained by the JPBG and the float-point-based wavelet coding. In near lossless compression, lossless encoding of the wavelet coefficients of the pre-quantized image shows higher PSNR than those with bit rate control by the bit plane-band ordering of the wavelet coefficients without pre-quantization. Using pre-quantization, peak error can be easily controlled, which may be an important feature in medical image compression.
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