Two major contributions of this thesis are analysis of discrete wavelet transform(DWT) basis for very low bit rate image coding and introduction of a new image coding scheme that is based on DWT and classified vector quantization(CVQ). The proposed system achieved high compression ratio with good image quality as well as very simple architecture.
We conclude that regularity and linear phase properties are the most important conditions that DWT basis should have. New coding scheme proposed in this thesis shows better performance than most coding scheme already published. The proposed coding scheme divides the wavelet coefficients into DC and AC coefficients, where DC coefficients are coded independently from AC coefficients. The AC coefficients are rearranged to be vector quantized, and the rearranged AC coefficient vectors are classified by exploiting the characteristics of DC coefficients corresponding to the AC coefficients vector. Progressive transmission of wavelet coefficients, i.e., transmitting DC coefficients first and AC coefficients next, makes decoder extract the classification information exactly from the already transmitted DC coefficients. Therefore it is not necessary to assign extra bits for class identification and overall coding performance can be improved. Method of classification and codebook generation was very important in this scheme. The method reduces the bit needed to code images significantly. The advantage of the scheme in this thesis is the simplicity of the architecture of hardware. It does not use any adaptive techniques that make decoder complex. Simple hardware strategy was pursued in all parts of scheme. In order to verify the proposed coding scheme has high performance, several comparison studies were given through computer simulations.
영상 압축 기술은 최근 급격한 발전을 이룩 하였으나, 새로운 응용 분야는 더욱 높은 압축율을 요구하고 있다. 현재 국제 표준으로 제정되어 상용화가 한창인 JPEG을 주축으로 하는 블럭 변환 부호화 기법은 약 30:1 이하의 압축율에서는 실용상 문제 없는 화질을 제공하고 있으나, 그 이상의 압축율에서는 소위 블록킹이펙트(blocking effect) 라고 하는 눈에 몹시 거슬리는 왜곡을 일으켜 상용상의 약점이 되고 있다. 이산 웨이브렛 변환(discrete wavelet transform)을 기반으로 하는 영상 부호화 기법은 40:1 이상의 높은 압축율에서도 좋은 재생 화질을 보이는 것으로 잘 알려져 있다. 그러나 통상의 고 압축율을 실현하는 영상 부호화 시스템은 높은 압축 효과를 얻기 위해 시스템의 여러 곳에서 적응적 기법을 사용 하고 있다. 이러한 적응적 기법의 사용은 복호화기에 과다한 부담을 주어 상용화를 저해하는 요인이 된다. 본 논문 에서는 좋은 재생 화질을 얻으면서도 50:1 이상의 높은 압축율을 실현하는 영상 부호화기를 제안 하였다. 제안된 부호화기의 주요한 특징은 분류 벡터 양자화기(classified vector quantizer)를 이용하는 영상 압축 기법에서, 벡터가 어느 부류에 속한 것 인지를 알려주는 분류 정보(classification information)를 복호기에 전송하지 않고 복호기가 계층적 전송(hierarchical transmission)에 의해 기 전송된 저주파 신호로 부터 분류 정보를 얻도록 함 으로서 기존 방법에 비해 높은 압축률을 얻는 것이다. 저주파 신호의 부호화는 역시 수신기 부담을 감안하여 다른 변환 부호화를 사용하지 않고, 차분 펄스 부호화(DPCM)를 사용하였다. 복호화기가 분류 정보를 얻어내기 위해 과다한 부담을 가지지 않도록 3 탭 고역 통과 필터를 수평, 수직 방향으로 적용한 결과값 만으로 분류 정보를 삼았다. 저주파 신호에 대한 고역 필터링은 그 자체로 부호화시 보다 웨이브렛 변환을 한 번 더 시행한 후의 수평 수직 웨이브 렛 계수에 해당한다. 다만 수신기의 복잡도 경감을 위해 덧셈기만으로 구현이 가능한 [-1, 2, -1]의 계수를 가지는 3 탭 필터를 사용하였다. 분류의 방법은 고역통과 필터의 절대값을 취한 후 수평, 수직 모두 임계치 이하의 값이 나오는 경우를 평탄 영역, 수평 방향의 값이 1 보다 작은 상수 k를 곱한 값이 수직 방향의 값보다 클때 를 수평 벡터, 반대로 수직 방향의 값이 수평 방향보다 클 경우를 수직 벡터로 삼고, 수직 벡터의 경우는 대각선을 중심으로 회전 시킨 것을 실제 벡터로 삼았다. 이 세가지 부류는 모두 같은 부호책을 사용하게 되며, 이에 속하지 않은 모든 백터를 복잡한 영역으로 분류, 별도의 부호화 책으로 부호화 하게 된다. 두가지 벡터 들은 각기 방향성 벡터와 복잡한 벡터로 불린다. 결과적으로 간단한 구성으로 복호화기가 저주파 영역의 신호로 부터 부호화 과정에서 사용된 것과 동일한 분류 정보를 얻게 됨으로서 분류 정보를 보내지 않아도 됨에 따라 압축율의 향상이 가능하다. 또한 방향성 벡터의 부호화 책은 각 계수 값 들이 주로 수평 방향으로만 큰 값을 가지게 되어 실효 벡터 디멘전이 감소하게 되어 부호화 책의 왜곡 감소 및 엔트로피 감소를 가져온다. 제안된 부호화기는 통상 논문에서 비교 대상으로 삼는 LENA (512 x 512) 영상에 대해 약 57:1 의 압축비에서 약 30 dB 정도의 성능을 보여 주었다. 기 제안된 논문들과 비교할 때 블록 단위 부호화 기법 으로서는 가장 높은 성능을 보였다. 본 논문에서는 복호기 측만 고려하여 부호화 시간의 감축에는 촛점을 두지 않았으나, 만일 부호화, 복호화기의 복잡도 평형성(symmetrical complexity)이 요구된다면, 격자형 벡터 부호화(lattice vector quantization)을 사용하도록 수정하는 것이 좋을 것이다. 실험의 진행 과정에서 영상 부호화에 가장 적합한 웨이브렛 기저를 선택하기 위한 시도가 행해졌다. 짧은 기저는 객관적 성능에서, 긴 기저는 주관적 성능에서 문제가 있었다. 또한 종래 완전 복원 필터 뱅크(perfect reconstruction filter bank) 개념하에서 설계된 기저들은 객관적 성능에서도 좋지 못한 성능을 보였다. 특히 선형 위상 기저는 동일한 길이의 기저중 가장 좋은 성능을 보였음이 주목되며, 레귤래러티(regularity)가 기저 설계에서 중요한 요소임을 알게 되었다. 또한 본논문에서는 기 설계된 완전 복원 필터의 성능을 향상 시키는 방법을 제시하였다.
