[論文レビュー] Color Image Compression Based On Wavelet Packet Best Tree

G. K. Kharate, Varsha Patil|arXiv (Cornell University)|Apr 19, 2010

Advanced Data Compression Techniques参考文献 11被引用数 47

ひとこと要約

本稿では、計算複雑性を低減し、圧縮効率を向上させるために、しきい値エントロピーに基づくウェーブレットパケージ最良木選択を用いた新しいカラー画像圧縮手法を提案する。重要なサブバンドのみを選択し、強化されたランレングス符号化を適用することで、JPEG-2000よりも優れた圧縮比と画像品質を達成しており、分解時間の短縮とビットレート性能の向上を実現している。

ABSTRACT

In Image Compression, the researchers' aim is to reduce the number of bits required to represent an image by removing the spatial and spectral redundancies. Recently discrete wavelet transform and wavelet packet has emerged as popular techniques for image compression. The wavelet transform is one of the major processing components of image compression. The result of the compression changes as per the basis and tap of the wavelet used. It is proposed that proper selection of mother wavelet on the basis of nature of images, improve the quality as well as compression ratio remarkably. We suggest the novel technique, which is based on wavelet packet best tree based on Threshold Entropy with enhanced run-length encoding. This method reduces the time complexity of wavelet packets decomposition as complete tree is not decomposed. Our algorithm selects the sub-bands, which include significant information based on threshold entropy. The enhanced run length encoding technique is suggested provides better results than RLE. The result when compared with JPEG-2000 proves to be better.

研究の動機と目的

• ウェーブレットパケージベースの画像圧縮における計算複雑性を低減するため、完全なツリー分解を回避する。
• しきい値エントロピーを用いて重要なサブバンドのみを選択することで、圧縮比と画像品質を向上させる。
• 従来のRLEよりも高い圧縮効率を実現するため、ランレングス符号化を強化する。
• PSNRとビットレートの観点から、JPEG-2000に比べて優れた性能を達成する。
• 画像の特徴に基づいてウェーブレットの最適選択を最適化し、より優れた圧縮結果を得る。

提案手法

• 本手法はウェーブレットパケージ変換を用いてカラー画像をサブバンドに分解するが、しきい値エントロピーを用いてエネルギーが顕著なサブバンドのみを選択する。
• 完全な分解を回避するため、最良木選択アルゴリズムが適用され、時間計算量が低減される。
• 各サブバンドに対してしきい値エントロピーが計算され、最も情報量の多い成分のみが特定・保持される。
• 強化されたランレングス符号化が選択されたサブバンドに適用され、標準RLEを上回る圧縮効率が達成される。
• 選択されたサブバンドと符号化済みデータを用いて、最終的な圧縮ビットストリームがエントロピー符号化により生成される。
• 本手法は、画像コンテンツに応じて最適な母数ウェーブレットを動的に選択することで、圧縮性能を最大化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ウェーブレットパケージ分解をどのように最適化すれば、圧縮品質を損なわずに時間計算量を低減できるか？
• RQ2 しきい値エントロピーは、ウェーブレットパケージ分解における最も重要なサブバンドを効果的に同定できるか？
• RQ3 強化されたランレングス符号化は、従来のRLEを上回ってウェーブレットパケージ係数を圧縮できるか？
• RQ4 本手法はPSNRとビットレート効率の観点で、JPEG-2000と比較してどのように異なるか？
• RQ5 母数ウェーブレットの選択が、異なる画像タイプにおける最終的な圧縮性能に与える影響は何か？

主な発見

• 同等のビットレートにおいて、本手法はJPEG-2000よりも高いピークサイナールーチョ比（PSNR）を達成しており、優れた画像品質を示している。
• しきい値エントロピーを用いたサブバンド選択により、完全なツリー走査を回避することで分解時間が短縮された。
• 強化されたランレングス符号化は、従来のRLEよりもビットストリームサイズをより効果的に削減し、全体の圧縮比が向上した。
• 本手法は、特に低ビットレートにおける圧縮効率と画像忠実度において、JPEG-2000を上回っている。
• 画像コンテンツに基づく最適な母数ウェーブレット選択が、圧縮性能の向上に顕著な効果をもたらした。
• 最良木選択戦略は、計算コストと圧縮利得の両立を効果的に実現している。