This thesis proposes two scalable coding methods for error-diffused bi-level images, which are quality scalability and resolution scalability. In addition, a new method to compress multisymbol data using binary arithmetic coding algorithm is also proposed. The proposed scalable coding methods divide images into cells and then encode their information; the number of dots and the position of dots in cells. The quality scalable coding algorithm scans an image twice. During the first pass, it encodes the number of dots in cells. After then, it encodes the position of dots based on the number of dots in the cell and the information of neighbor cells. For fast computation, the algorithm can be changed into encoding or decoding the S-value and the C-value simultaneously. In order to incorporate resolution scalability with compression algorithm, rehalftoning method is proposed. The S-value used in the proposed quality scalable coding method is considered as gray value of a lower resolution image. The image is halftoned again to make a lower resolution bi-level image. In the proposed scalable coding algorithms, the arithmetic coding algorithm is used to code multiple symbols. In the proposed binary arithmetic coding of multiple symbols, a multiple symbol is represented into bits and the binary arithmetic coder encodes each bit by using the previously encoded bits as the context for the current bit. This method removes multiplications and divisions for calculating intervals and probabilities in the multisymbol arithmetic coding.
본 학위 논문에서는 오차확산된 이진영상을 점진적 압축에 필요한 두 가지 알고리즘을 제안하였다. 이 두 가지는 화질을 위한 점진적 압축과 해상도를 위한 점진적 압축이다. 또한, 이진 산술코딩을 이용해서 여러 개의 심벌을 다루는 산술코딩 방법도 제안하였다.
기존의 알고리즘의 경우에는 화소 단위로 영상을 압축했지만, 제안하는 방법에서는 네 개의 화소를 하나의 단위, 셀로 묶고 그 값을 이용하여 점진적인 압축방법을 구현하였다. 셀을 코딩할 때, 첫 번째 단계에서 그 셀에 포함된 검은 화소의 개수만을 코딩하고, 두 번째 단계에서 그 셀에 포함된 화소들의 정확한 위치를 코딩한다. 이를 통해서 화질에 따른 점진적 코딩을 구현할 수 있고, 셀에 포함된 값을 회색조로 생각하고 그 값을 다시 중간조(halftone) 영상으로 바꾸는 방법을 통해서 해상도를 위한 점진적 압축을 구현하였다. 이를 통해서 해상도를 위한 점진적 압축의 경우는 기존의 JBIG과 비교했을 때, 뛰어난 화질을 보였고, 화질을 위한 점진적 압축의 경우는 JBIG보다 나은 결과를 보였다.
이진 산술 코딩을 이용한 여러 개의 심벌을 다루는 산술코딩의 경우, 먼저 심벌을 이진수로 표현하고, 먼저 코딩된 비트들을 현재 코딩하고자 하는 비트를 코딩하는데 조건으로 사용하므로써 이진 산술코딩을 이용해서 구현할 수 있었다. 이진 산술코딩을 이용한 방법은 기존의 방법보다 계산량 측면에 있어서 보다 나은 결과를 얻을 수 있었다.
