[taste]JPEG 기반 부호화기 및 복호화기 설계
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작성일 23-01-23 18:37
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아래는 FDCT를 하는 수식입니다.
<그림 3-3> FDCT 변환을 수행한 결과
(1) 전처리 과정
(3) 양자화
다.
여기서,
순서
JPEG 기반 부호화기 및 복호화기 설계
basis를 바꿔서 해당 계수를 구하는 과정은 Transform 이라고 합니다. 물론 8X8 보다 더 큰 사이즈로 나누면 저주파 ingredient을 정확하게 검출해 낼 수 있습니다. JPEG에서 입력영상을 8X8로 나눈 이유는 예전부터 연산량을 최소화하기 위해 간단히 8X8을 썼고, 그것을 JPEG 표준화 위원회가 표준으로 만들었습니다.
① 양자화 변수가 복원 영상의 화질 (PSNR)과 비트율에 미치는 effect을 알아본다. 저희가 다루는 영상은 흑백영상이므로 휘도(Y)를 위한 양자화 테이블(Quantization Table for Luminance blocks)을 이용해서 각각 블록의 계수값을 양자화 표의 해당좌표 값과 나눠서 양자화를 시켰습니다. 아래는 위 과정을 해서 나온 결과 값입니다. DCT를 사용하는 이유는 인간의 눈이 저주파 ingredient보다 고주파의 ingredient의 손실을 덜 인지한다는 점을 이용해서 고주파수의 값을 줄이고 비트스트림을 부호화하면 압축의 효율을 좋게 할 수 있기 때문입니다.
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level-shift된 8x8블록 영상들을 FDCT변환을 이용해서 주파수 영역으로 변환을 합니다.
DCT변환된 8X8 블록은 -1024 ~+1023까지 다양한 값을 가질 수 있습니다. ② 변환 부호화를 통한 압축 효율을 알아본다.
① 양자화 변수가 복원 영상의 화질 (PSNR)과 비트율에 미치는 영향을 알아본다.
JPEG 부호화를 위해 전처리기는 입력영상을 8X8블록으로 분할을 하고, level-shift 과정을 거쳐서 DCT(Discrete Cosine Transform) 변환을 수행하기 위해 준비하는 단계입니다. 64개 값들 중에서 (1,1)의 값은 DC값이고 나머지 63개의 값은 AC값입니다. 둘을 곱하고 더해서 나온 값이 바로 FDCT된 주파수 계수 값이 나오게 됩니다. ④ JPEG의 성능을 향상 시킬 수 있는 새로운 방법 모색한다. DCT는 공간적 중복성을 제거하는 좋은 방법이라고 볼 수 있습니다. 다음은 2차원 영상에 대한 양자화 식입니다. 이런 식으로 양자화 과정을 거치면 필요한 비트의 수를 줄일 수 있습니다.
③ DC 계수의 차분 부호화와 AC 계수의 run-length (또는 허프만) 부호화를 통한 압축 효율을 알아본다. 이것을 그대로 부호화를 하면 많은 비트수를 요하기 때문에 비효율 적입니다. 하지만 DCT 계산을 더 빠르게 하는 측면에서 보면 8X8블록이 더 낫다고 볼 수 있습니다.
위 그림을 보면 DC계수 근처에 큰 값을 가지고 있음을 알 수 있습니다.
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(2) FDCT(Forward Discrete Cosine Transform)
④ JPEG의 성능을 향상 시킬 수 있는 새로운 방법 모색한다. 그래서 나온 64개의 값들은 화소가 아닌 주파수의 계수가 됩니다. 이는 영상에 저주파 ingredient이 많다는 것을 의미하고, 영상의 오른쪽 아래로 갈수록 작은 값을 가지고 있는 것을 봐서 고주파 ingredient은 거의 없음을 알 수 있습니다. FDCT도 Transform의 한 종류로써 위 식에서 는 원 영상의 해당 좌표 밝기값이고, 은 단위 basis 영상입니다.
JPEG부호화,복호화
설명
② 변환 부호화를 통한 압축 효율을 알아본다. ③ DC 계수의 차분 부호화와 AC 계수의 run-length (또는 허프만) 부호화를 통한 압축 효율을 알아본다.
