PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Zastosowanie gradientowo zależnej predykcji liniowej do bezstratnej kompresji obrazów

Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Omówione zagadnienia dotyczą bezstratnej kompresji obrazów cyfrowych. W pracy zaproponowano wydajną, a jednocześnie prostą w implementacji metodę predykcji kodowanego piksela. Algorytm oparto na gradientowo zależnym schemacie decyzyjnym, który do podjęcia decyzji wykorzystuje wartości 10 sąsiednich pikseli, a do obliczenia wartości przewidywanej służy kombinacja liniowa zaledwie dwóch lub trzech pikseli. Metoda ta dla dużego zbioru obrazów testowych okazała się skuteczniejsza od wielu innych opisanych w literaturze prostych metod predykcyjnych, stosowanych w oryginalnych, jak i udoskonalonych wersjach metod JPEG-LS i CALIC. Ze względu na prostotę rozwiązania model ten może być stosowany zarówno w rozwiązaniach programowych jak i sprzętowych. Dalsze prace będą prowadzone w kierunku powiązania omówionego algorytmu z wydajnym kontekstowym koderem arytmetycznym, co powinno zaowocować dalszym wzrostem efektywności kompresji.
EN
In this paper we propose an efficient, yet simple to implement method of prediction, which is used for lossless image compression. For this purpose gradient dependent, decision-making algorithm was used. The proposed method obtained better results than the ones used in JPEG and CALIC, while maintaining low complexity of implementing the image compression system.
Rocznik
Tom
Strony
203--211
Opis fizyczny
Bibliogr. 34 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
  • Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Informatyki
Bibliografia
  • [1] Kassim A.A., Yan Pingkun, Lee Wei Siong, Sengupta K., Motion compensated lossyto-lossless compression of 4-D medical images using integer wavelet transforms, IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, Vol. 9/2005, No. 1, March 2005, s. 132-138.
  • [2] Sanchez V., Nasiopoulos P., Abugharbieh R., Efficient 4D motion compensated lossless compression of dynamic volumetric medical image data, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing ICASSP 2008, Las Vegas, Nevada, U.S.A., 31 March - 4 April 2008, s. 549-552.
  • [3] Scharcanski J., Lossless and Near-Lossless Compression for Mammographic Digital Images, Proceedings of International Conference on Image Processing ICIP’06, Atlanta, GA, USA, 8-11 October 2006, s. 2253-2256.
  • [4] Strom J., Cosman P., Medical image compression with lossless regions of interest, Signal Processing, Vol. 59, No. 2/1997, June 1997, s. 155-171.
  • [5] Xie Xiang, Li GuoLin, Wang ZhiHua, A Near-Lossless Image Compression Algorithm Suitable for Hardware Design in Wireless Endoscopy System, EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, vol. 2007, s. 48-61.
  • [6] Chen X. et al., Lossless Compression for Space Imagery in a Dynamically Reconfigurable Architecture, In Proc. of International Workshop on Applied Reconfigurable Computing (ARC2008), LNCS 4943, March 2008, s.336-341.
  • [7] Lossless Data Compression. Recommendation for Space Data System Standards, CCSDS 120.1-G-1. Green Book. Issue 1. Washington, D.C.: CCSDS, June 2007.
  • [8] Andriani, S., Calvagno, G., Erseghe, T., Mian, G.A., Durigon, M., Rinaldo, R., Knee, M., Walland, P., Koppetz, M., Comparison of lossy to lossless compression techniques for digital cinema, Proceedings of International Conference on Image Processing ICIP’04, 24-27 Oct. 2004, Vol. 1, s. 513-516.
  • [9] Matsuda I., Shiodera T., Itoh S., Lossless Video Coding Using Variable Block-Size MC and 3D Prediction Optimized for Each Frame, Proceedings of 12th European Signal Processing Conference EUSIPCO 2004, September 2004, s.1967-1970.
  • [10] Sayood K., Introduction to Data Compression, 2nd edition, Morgan Kaufmann Publ., 2002.
  • [11] Matsuda I., Kaneko N. T., Minezawa A., Itoh S., Lossless Coding of Color Images using Block-Adaptive Inter-Color Prediction, Proceedings of International Conference on Image Processing ICIP 2007, San Antonio, Texas, USA, 16-19 September 2007, Vol.2, s. II_329-332.
  • [12] Wu X., Memon N. D., CALIC – A Context Based Adaptive Lossless Image Coding Scheme, IEEE Trans. on Communications, Vol. 45/1996, May 1996, s. 437-444.
  • [13] Weinberger M. J., Seroussi G., Sapiro G., LOCO-I: Lossless Image Compression Algorithm: Principles and Standardization into JPEG-LS, IEEE Trans. on Image Processing, Vol. 9, No. 8/2000, August 2000, s. 1309-1324.
  • [14] Meyer B., Tischer P., TMW – a new method for lossless image compression, Proceedings of International Picture Coding Symposium (PCS97), Berlin, Germany, September 1997, s. 533-538.
  • [15] Meyer B., Tischer P., TMWLego - An Object Oriented Image Modelling Framework, Proceedings of Data Compression Conference 2001, s. 504.
  • [16] Ye H., A study on lossless compression of greyscale images, PhD thesis, Department of Electronic Engineering, La Trobe University, October 2002.
  • [17] Matsuda I., Ozaki N., Umezu Y., Itoh S., Lossless coding using Variable Blok-Size adaptive prediction optimized for each image, Proceedings of 13th European Signal Processing Conference EUSIPCO-05 CD, September 2005.
  • [18] Marcellin M., Gormish M., Bilgin A., Boliek M., An Overview of JPEG2000, Proceedings Data Compression Conference, Snowbird, Utah, March 2000, s. 523-541.
  • [19] Park S.-G., Delp E. J., Adaptive lossless video compression using an integer wavelet transform, Proceedings of International Conference on Image Processing ICIP’04, 24-27 October 2004, Vol. 4, s. 2251-2254.
  • [20] Wu X., Lossless compression of continuous-tone images via context selection, quantization, and modeling, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 6, No. 5/1997, May 1997, s. 656-664.
  • [21] Carpentieri B., Weinberger M.J., Seroussi G., Lossless compression of continuous-tone images, Proceedings of the IEEE, Vol. 88, No. 11/2000, November 2000, s. 1797-1809.
  • [22] Deng G., Transform domain LMS-based adaptive prediction for lossless image coding, Signal Processing Image Communication, Vol. 17, No. 2/2002, February 2002, s. 219-229.
  • [23] Memon N. D., Sayood K., Lossless image compression: a comparative study, Proc. SPIE, Vol. 2418, 1995, s. 8-20.
  • [24] Przelaskowski A., Kompresja danych: podstawy, metody bezstratne, kodery obrazów, Warszawa, Wydawnictwo BTC, 2005.
  • [25] Skarbek W. i inni, Multimedia i standardy kompresji danych, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1998.
  • [26] Pinho A. J., On the impact of histogram sparseness on some lossless image compression techniques, Proceedings of International Conference on Image Processing, Thessaloniki 2001, s. 442-445.
  • [27] Topal C., Gerek Ö. N., Pdf sharpening for multichannel predictive coders, Proceedings of 14th European Signal Processing Conference EUSIPCO-06 CD, September 2006.
  • [28] Deng G., Ye H., A general framework for the second-level adaptive prediction, Proceedings of ICASSP '03, April 2003, Vol. 3, s. III_237-240.
  • [29] Memon N. D., Wu X., Recent Developments in Context-Based Predictive Techniques for Lossless Image Compression, The Computer Journal, Vol. 40/1997, 1997, s. 127-136.
  • [30] Estrakh D. D., Mitchell H. B., Schaefer P. A., Mann Y., Peretz Y., ''Soft'' median adaptive predictor for lossless picture compression, Signal Processing, Vol. 81, No. 9/2001, September 2001, s. 1985-1989.
  • [31] Jiang J., Grecos C., Towards an improvement on prediction accuracy in JPEG-LS, Optical Engineering, SPIE, Vol. 41/2002, No. 2, 2002, s. 335-341.
  • [32] Ulacha G., Stasiński R., On context-based predictive techniques for lossless image compression, Proceedings of 12th International Workshop on Systems, Signals & Image Processing - IWSSIP 2005, Chalkida, Greece 2005, s. 345-348.
  • [33] Wang H., Zhang D., A linear model and its application in lossless image coding, Signal Processing: Image Communication, 2004, Vol. 19/2004, s. 955-958.
  • [34] Knezovic J., Kovac M., Gradient based selective weighting of neighboring pixels for predictive lossless image coding, Proceedings of the 25th International Conference on Information Technology Interfaces ITI 2003, Cavtat, Croatia, 16-19 June 2003, s. 483-488.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPS3-0014-0067
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.