Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Two-Stage Golomb – Context-Adaptive Binary Arithmetic Coders Coding in Lossless Image Compression

Frydrychowicz Małgorzata, Ulacha Grzegorz

Advances in Science and Technology. Research Journal

|

2024

|

Vol. 18, no 6

62--85

EN

In this paper, a broad view of the individual stages of data modeling and encoding in the field of lossless image compression is presented. The main emphasis was placed on encoding prediction errors with the assumption of its geometric distribution. Basic and less common techniques of predictive data modeling for improving prediction efficiency by better fitting to a one-sided probability distribution are being discussed. Among them, our own mechanism Conditional Move To Front (CMTF), which can be useful for encoding images with high variation of input data, was described. Additionally, an original two-stage mechanism for efficient prediction error encoding (used in three codecs of different computational complexities: Multi-ctx 2, 7-ctx MMAE, and Blend-28), which uses adaptive Golomb code at the initial stage and passes its binary output to context-adaptive binary arithmetic coders (CABAC), is described in detail. We also introduced separate coders for prediction error bit signs and prediction coefficients (often forming large block in header data). In particular, we focused on the important role of correct contextual division, when sections with different characteristics of their nearest neighbourhood are grouped into separate classes to compress the data within each of them as efficiently as possible. From experimental studies, we conclude that the minimum mean absolute error (MMAE) method is superior to the minimum mean square error (MMSE) method in determining linear prediction models, especially for images with low noise level. Connecting mechanisms known from the literature with our ideas in the Blend-28 codec enabled us to increase compression efficiency in comparison to the modern and popular WebP codec by achieving an approximately 11% shorter bit average.

2

Bezstratna kompresja obrazów wykorzystująca elastyczne techniki mieszania predykcyjnego

Ulacha G.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2012

|

Vol. 53, nr 4

67-73

PL

W artykule zaprezentowano zasady projektowania metod modelowania predykcyjnego stosowanych do bezstratnej kompresji obrazów, w których bazuje się na idei mieszania predykcyjnego. Omówiono dobór stałych i adaptacyjnych metod predykcyjnych jako części składowych metody mieszania predykcyjnego, które w połączeniu z adaptacyjnym koderem arytmetycznym pozwalają uzyskać wyższą efektywność w porównaniu do innych znanych z literatury metod kompresji.

EN

In the paper, there are presented some rules of predictive modelling methods design applied to lossless image compression, which are based on the blending prediction concept. We discuss the issue of choosing the appropriate constant parameters and adaptive predictive methods as components of the blending prediction methods, which together with adaptive arithmetic encoder allows us to obtain higher effectiveness in comparison with other compression techniques, known from the literature.

3

Analiza złożoności efektywnych metod predykcyjnych stosowanych do bezstratnej kompresji obrazów

Ulacha G.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2012

|

Vol. 53, nr 4

60-66

PL

W artykule przedstawiono analizę adaptacyjnych metod modelowania predykcyjnego stosowanych do bezstratnej kompresji obrazów. Skupiono się głównie na najefektywniejszych metodach OLS, WLS, AVE-WLS, które dla każdego kodowanego piksela wymagają wyznaczenia macierzy i rozwiązania równania macierzowego. Metody te przeanalizowano pod kątem efektywności i złożoności obliczeniowej, porównując je także do metod o znacznie mniejszej złożoności, takich jak RLS. Omówiono też zaletę kaskadowego łączenia modelowania predykcyjnego z blokiem NLMS.

EN

In the paper, it is presented an analysis of adaptive predictive modelling methods applied to lossless image compression. We focus on the most effective methods: OLS, WLS, AVE-WLS. which for each encoded pixel require constructing a matrix and solving a matrix equation. These methods are analysed with respect to their effectiveness and computational complexity; they are also compared with the methods of considerably lower complexity, such as RLS. The benefits of cascade merging of predictive modelling with the NLMS block are also discussed.

4

Bezstratna kompresja obrazów z wykorzystaniem algorytmów genetycznych

Ulacha G.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2011

|

Vol. 52, nr 11

106-111

PL

W artykule przedstawiono problem doboru współczynników predykcji dla modeli gwarantujących wysoki stopień kompresji. Omówiono problem minimalizacji entropii, wskazując, iż nie można jej uzyskać metodą minimalizacji błędu średniokwadratowego (MMSE). Przedstawione zostały różne propozycje metod poszukiwania najlepszego (dla konkretnego obrazu) zestawu wspólczynników predykcji liniowej. Jako najlepszą propozycję uznano autorską metodę wykorzystującą algorytm genetyczny.

EN

In the paper it is described the problem of selecting prediction coefficients for models guaranteeing high compression ratio. Some remarks on the entropy minimization problem are made, from which one can conclude that it is impossible to obtain it using the minimization of the mean square error method (MMSE). Various methods for searching the best (for a particular image) proposal of a linear prediction coefficient set are presented. The best method was considered, an original method based on genetic algorithm.

5

Metody wyznaczania modeli predykcyjnych stosowanych do bezstratnej kompresji obrazów

Ulacha G.

Metody Informatyki Stosowanej

|

2010

|

nr 3 (23)

233-243

PL

Omówione zagadnienia dotyczą bezstratnej kompresji obrazów cyfrowych. W pracy przedstawiono problem doboru współczynników predykcji dla modeli statycznych gwarantujących wysoki stopień kompresji. Należy jednak zaznaczyć, iż badania dotyczyły wyłącznie metod ze stałym zestawem współczynników predykcji, istnieje jednak spora grupa metod adaptacyjnych, które potrafią dostosować się nie tylko do pojedynczego obrazu, ale nawet do jego fragmentów o różnych cechach w poszczególnych obszarach. Porównywanie bardziej wysublimowanych adaptacyjnych metod z modelem statycznym wykracza poza ramy niniejszej publikacji. Wykazano fakt, że nie zawsze model o niższej entropii charakteryzuje się niższym odchyleniem standardowym błędów predykcji, co oznacza, że budowa modeli predykcyjnych metodą minimalizacji błędu średniokwadratowego nie gwarantuje minimalizacji wartości entropii obrazu poddanego modelowaniu, wniosek ten może służyć także do analizy metod adaptacyjnych, gdzie jako funkcję celu często stosuje się lokalną minimalizację błędu średniokwadratowego, gdyż trudno jest lokalnie minimalizować średnią bitową (takie metody wymagają sprzężeń zwrotnych i wielokrotnego kodowania). Przedstawione zostały różne propozycje metod poszukiwania najlepszego (dla konkretnego obrazu) zestawu współczynników predykcji liniowej. Dalsze prace będą prowadzone w kierunku uzyskania w akceptowalnie krótkim czasie wysokiej efektywności kompresji dla modeli stosujących wysoki (r > 10) rząd predykcji. Wnioski płynące z wyników uzyskanych badań pozwalają ukazać nowy obszar poszukiwań wzrostu efektywności w odniesieniu do wielu już istniejących rozwiązań, które bazują na prostych, lecz nie w pełni uzasadnionych przesłankach, że najlepszy stopień kompresji uzyskamy, posługując się kryterium MMSE.

EN

In the paper it is described the problem of selecting prediction coefficients for models guaranteeing high compression ratio. Some remarks on the entropy minimization problem are made, from which one can conclude that it is impossible to obtain it using the minimization of the mean square error method (MMSE). Various methods and his results for searching the best (for a particular image) proposal of a linear prediction coefficient set are presented.

6

Wielokontekstowy adaptacyjny koder arytmetyczny służący do bezstratnej kompresji obrazów

Ulacha G.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2010

|

Vol. 51, nr 12

128-132

PL

W pracy omówiono metodę adaptacyjnego kodowania arytmetycznego błędów predykcji, przeznaczonego do bezstratnej kompresji obrazów. Zaproponowano rozbudowaną metodę adaptacji rozkładów i wyznaczania kontekstu, z którym skojarzony jest odpowiedni rozkład prawdopodobieństwa. Dzięki wykorzystaniu efektywnego modelu predykcji liniowej dane na wejściu kodera mające specyficzny charakter można poddać bezstratnej kwantyzacji, dzięki której uzyskuje się szybkie wyznaczenie rozkładów w poszczególnych kontekstach. W pracy wykazano też słuszność dodatkowego wprowadzenia odrębnej metody kodowania bitu znaku błędu predykcji. Proponowana metoda została porównana z kilkoma innymi metodami znanymi z literatury, uzyskano lepsze rezultaty nawet od znacznie wolniejszych metod takich jak MRP, czy GLICBAWLS.

EN

In the paper, it is described a method of adaptive arithmetic coding aimed at lossless image compression. It is proposed a complex method for adapting probability distribution and context determining, which whom an appropriate probability distribution is associated. Thanks to utilizing an effective linear prediction method, data at an encoder input having specific character can be losslessly quantized, resulting in faster distribution determining in particular contexts. In the paper, there are also presented benefits from incorporating a separate method of a sign bit encoding of prediction error. The proposed method is compared with a few other techniques known from literature and better results are obtained even in comparison with significantly slower methods such as MRP or GLICBAWLS.

7

Metoda zwiększająca efektywność predykcji liniowej stosowana do bezstratnej kompresji obrazów

Ulacha G.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2010

|

Vol. 51, nr 12

124-127

PL

W pracy zaproponowano nowatorską, a jednocześnie prostą w implementacji metodę statycznej predykcji kodowanego piksela, dającą szansę na istotny wzrost stopnia bezstratnej kompresji obrazów. Wykorzystuje ona zasadę podziału kontekstowego. Uzyskane wyniki dzięki zastosowaniu proponowanej metody są lepsze od otrzymanych klasyczną metodą minimalizacji błędu średniokwadratowego, dowodząc jednocześnie, że możliwe jest wyznaczanie liniowych modeli predykcyjnych o lepszych parametrach, niż przy użyciu MMSE.

EN

In this paper, a novel and simple to implementation method for static encoding pixel prediction which gives a chance to significant increase of the lossless image compression ratio. This method utilizes a contextual split rule. The proposed method produces better results in comparison with the classic mean square error minimization method, showing that it is possible to determine linear predictive models whose parameters are better than MMSE.

8

Zastosowanie gradientowo zależnej predykcji liniowej do bezstratnej kompresji obrazów

Ulacha G.

Metody Informatyki Stosowanej

|

2009

|

nr 3 (20)

203-211

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.

9

Zastosowanie adaptacyjnej predykcji liniowej z przełączaniem kontekstów do bezstratnej kompresji obrazów

Ulacha G.

Metody Informatyki Stosowanej

|

2009

|

nr 1 (18)

125-137

PL

W artykule omówiono potrzebę stosowania bezstratnej kompresji obrazów Zaprezentowano analizę efektywności szybkich metod adaptacji współczynników predykcji. Przedstawiono mieszany model M-LMS jako efektywny sposób modelowania, który w połączeniu z adaptacyjnym koderem arytmetycznym pozwala uzyskiwać wysoki stopień kompresji obrazów. Otrzymano rezultaty zbliżone do metody GLICBAWLS przy siedmiokrotnie krótszym czasie kodowania. Praca finansowana ze środków budżetowych na naukę w ramach grantu przyznanego na lata 2007-2010.

EN

In this paper, we present an analysis of adaptive linear prediction, focusing on difficulties in algorithm designing for two-dimensional signals. We discuss the basie LMS algorithm an its extensions. A novel approach for context switching is described which, in composition with adaptive method blending, allows us to obtain high efficiency ofthe proposed M-LMS method with low implementation complexity. The experimental results show that M-LMS maintains the same efficiency that the GLlCBAWLS method, known from literature. but is characterized with seven times shorter encoding time.

10

Efektywna metoda kompresji obrazów w trybie bezstratnym i prawie bezstratnym

Ulacha G.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2009

|

Vol. 50, nr 7

172-176

PL

W artykule zaprezentowano efektywną metodę kompresji obrazów wykorzystującą technikę mieszania predykcyjnego i adaptacyjny wielokontekstowy koder arytmetyczny. Dokonano szczegółowej analizy proponowanego rozwiązania Blend-V w trybie prawie bezstratnym, porównując z wydajnością JPEG2000 dla różnych średnich bitowych. także porównania proponowanej metody z innymi rozwiązaniami znanymi z literatury.

EN

In the paper, it is presented an effective image compression method based on a blending prediction technique and an adaptive, multi-context arithmetic encoder. A detailed analysis of the presented method, Blend-V, is provided and there is also made a comparison of the proposed encoder in a near-lossless mode with JPEG2000 for various bit . Pros and cons of the proposed method with respect to solutions known from literature are also described.

11

Bezstratna kompresja obrazów z zastosowaniem predykcji opartej o logikę rozmytą

Ulacha G.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2009

|

Vol. 50, nr 12

133-136

PL

W pracy zaproponowano wydajną, a jednocześnie prostą w implementacji metodę predykcji, wykorzystywaną do bezstratnej kompresji obrazów. W tym celu wykorzystany został predyktor oparty o reguły logiki rozmytej. Proponowana metoda uzyskała wyniki lepsze od użytych w JPEG i CALIC, zachowując przy tym niską złożoność implementacyjną systemu kompresji obrazów.

EN

The paper proposes an efficient, yet simple to implemented method of prediction, which is used for lossless image compression. For this purpose fuzzy logic-based predictor was used. The proposed method obtained better results than the ones used in JPEG and CALIC, while maintaining Iow complexity of implementing the image compression system.

12

Zastosowanie adaptacyjnego wielokontekstowego kodera arytmetycznego do bezstratnej kompresji dźwięku

Ulacha G.

Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej

|

2009

|

Vol. 58, nr 4

67-78

PL

W artykule przedstawiono szczegółową analizę zastosowania adaptacyjnego kodera arytmetycznego w bezstratnej kompresji dźwięku. Przedstawiono nowatorskie reguły podziału kontekstowego, dzięki którym dla każdej próbki istnieje możliwość właściwego doboru jednego z 20 rozkładów prawdopodobieństwa pozwalającego na efektywne kodowanie arytmetyczne. Scharakteryzowano sposób adaptacji długookresowej. Zwiększenie tempa adaptacji krótkookresowej osiągnięto przez wprowadzenie odpowiedniej kwantyzacji błędów predykcji. Zaproponowano także osobne kodowanie bitu znaku. Na końcu przedstawiono porównanie efektywności omawianej metody z innymi kodekami znanymi z literatury. Zaimplementowana metoda pozwala na kodowanie dźwięku w czasie rzeczywistym.

EN

The paper presents a detailed analysis of application of an adaptive arithmetic encoder in lossless audio compression. Novel rules for contextual split are provided thanks to which there exists the possibility of proper selection for each sample, one from 20 probability distributions aiming at effective arithmetic encoding. A longterm adaptation technique is characterized. An increase in the shortterm adaptation speed is obtained due to the introduction of an appropriate prediction error quantization. The separate encoding of the sign bit is also proposed. Eventually, there is a comparison of the proposed method effectiveness with other encoders known from literature. The implemented method allows us to encode audio in the real time.

13

Algorytmiczne aspekty sprzętowej realizacji kompresji obrazów w trybie bezstratnym i prawie bezstratnym

Ulacha G.

Metody Informatyki Stosowanej

|

2008

|

nr 3 (Tom 16)

257--268

EN

In the paper a lossless/near-lossles image coding method intended for real-time hardware intra-frame video coding system is described. Data modeling stage of the method is based on predictor blending idea, the following entropy coding stage is realized as an advanced adaptive context arithmetic coder. Experiments show that indeed, the new algorithm is not only time efficient, but has also excellent data compression performance.

14

Wykorzystanie adaptacyjnego kodera arytmetycznego z przełączaniem kontekstów do bezstratnej kompresji obrazów

Ulacha G.

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

|

2008

|

T. 12, z. 1

101-118

PL

W artykule zaprezentowano metodę bezstratnej kompresji obrazów. Przedstawiono klasyfikację współczesnych metod, a następnie scharakteryzowano podstawowe typy predykcyjnego kodowania. Zaproponowano efektywną metodę mieszania predyktorów wraz z wykorzystaniem kontekstowej korekcji błędu, jako efektywny sposób wstępnego modelowania obrazów. Opracowano też wielokontekstowy, adaptacyjny koder arytmetyczny, który poddano szczegółowej analizie. Połączenie obu propozycji zaowocowało otrzymaniem wydajnej i szybkiej metody kompresji obrazów, którą można w łatwy sposób zaimplementować zarówno sprzętowo, jak i programowo.

EN

A method of lossless image compression is described in this paper. A classification of contemporary methods is provided, and basic types of predictive coding are characterized. An effective method of blending predictors together with an application of a context error correction is proposed as an effective way for a first-stage image modeling. The developed, multi-context, adaptive arithmetic encoder is analyzed in details. The combination of the two proposals resulted in obtaining an effective and fast image compression method, which is easily implementable in both software and hardware.

15

Fast, robust and adaptive lossless image compression

Starosolski R.

Machine Graphics and Vision

|

1999

|

Vol. 8, No. 1

95-116

EN

For applications like image transmission or storage we need fast and adaptive lossless compression algorithms. A speed improvement must not be achieved at the expense of significant compression ratio deterioration or too big memory requirements. The robustness, which may be defined as a performance on the worst case of data, is very important in practical applications. Presented algorithm uses the traditional decorrelations - statistical compression scheme of adaptive image compression. We introduce many modifications to improve speed and robustness of the algorithm. Firstly, we vastly increase the processing speed by altering the traditional statistical compression scheme. Instead of coding each symbol and updating the data model each time a symol is coded, we update the model only after coding some symbols. We construct a robust family of codes based on the GOLOMB codes and adapted to the real image data - that is to the finite alphabet of not ideally xeponential symbol distribution. In order to quickly adapt to the specific image data model uses a variable number of context buckets and is updated with a variable frequency - starting with a single collective context bucket and a full model update. The introduced modifications allow us to increase the processing speed by a factor of two or more at no or negligible compression ratio deterioration. Our algorithm limits worst-case local and global data expansion and has strictly bounded memory requirements. We present the experimental results of introduced modifications and the comparison to some well-know algorithms.