[논문 리뷰] A Fast Fractal Image Compression Algorithm Using Predefined Values for Contrast Scaling

Hossein Miar Naimi, Mehdi Salarian|arXiv (Cornell University)|2015. 01. 17.

Mathematical Dynamics and Fractals참고 문헌 10인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 전체 [0,1] 매개변수 공간을 스캔하는 대신 사전 정의된 대trast 스케일링 값들을 사용하여 인코딩 시간을 줄이는 빠른 프랙탈 이미지 압축 알고리즘을 제안한다. 고엔트로피를 가진 도메인 블록에 집중하고, 저활동성 범위 블록에 대한 최적 스케일링 인자들을 추정함으로써, 전통적인 프랙탈 압축과 유사한 이미지 품질을 유지하면서도 인코딩 속도를 향상시킨다.

ABSTRACT

In this paper a new fractal image compression algorithm is proposed in which the time of encoding process is considerably reduced. The algorithm exploits a domain pool reduction approach, along with using innovative predefined values for contrast scaling factor, S, instead of scanning the parameter space [0,1]. Within this approach only domain blocks with entropies greater than a threshold are considered. As a novel point, it is assumed that in each step of the encoding process, the domain block with small enough distance shall be found only for the range blocks with low activity (equivalently low entropy). This novel point is used to find reasonable estimations of S, and use them in the encoding process as predefined values, mentioned above. The algorithm has been examined for some well-known images. This result shows that our proposed algorithm considerably reduces the encoding time producing images that are approximately the same in quality.

연구 동기 및 목표

• 대비 스케일링 매개변수 공간 전반에 걸친 낭비적인 검색을 최소화하여 프랙탈 이미지 인코딩의 계산 시간을 줄이기.
• 고엔트로피를 가진 블록으로 제한된 도메인 풀 선택을 통해 인코딩 효율을 향상시키기.
• 반복적 스캔 없이 최적의 대비 스케일링 인자(S)를 추정하는 방법을 개발하기.
• 인코딩 과정을 크게 가속화하면서도 높은 이미지 품질을 유지하기.
• 실시간 또는 자원 제약이 있는 환경에서 프랙탈 압축의 실용적 구현을 가능하게 하기.

제안 방법

• 엔트로피가 사전 정의된 임계값을 초과하는 도메인 블록만 선택하는 도메인 풀 축소 전략을 사용한다.
• 각 범위 블록에 대해, 범위 블록의 활동도가 낮을 경우에만 가장 유사한 도메인 블록을 식별한다.
• 저활동성 범위 블록의 강도 분포를 바탕으로 대비 스케일링 인자(S)를 추정하여 전체 매개변수 공간 스캔을 피한다.
• 저활동성 블록의 통계적 성질에서 유도된 사전 정의된 S 값들은 인코딩 중 빠른 검색을 가능하게 한다.
• 각 블록당 테스트할 도메인 풀 크기와 S 값의 수를 제한함으로써 인코딩 과정을 가속화한다.
• 최적의 도메인-범위 매핑을 통해 구조적 및 질감적 세부 정보를 유지함으로써 정밀도를 유지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 이미지 품질을 희생시키지 않고도 프랙탈 이미지 압축의 인코딩 시간을 크게 줄일 수 있는가?
• RQ2 전체 [0,1] 간격을 스캔하지 않고도 최적의 대비 스케일링 인자(S)를 추정하는 것이 가능한가?
• RQ3 엔트로피 기반 필터링을 통해 도메인 풀 크기를 줄일 수 있으며, 이로 인해 압축 성능이 떨어지지 않는가?
• RQ4 저활동성 범위 블록에 집중함으로써 S 추정의 정확도가 향상되는가?
• RQ5 블록 활동 수준에서 유도된 사전 정의된 S 값들이 반복 최적화를 대체할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 기존의 프랙탈 압축 방법에 비해 인코딩 시간을 크게 단축시킨다.
• 재구성된 이미지의 품질은 표준 프랙탈 압축과 거의 동일한 수준을 유지한다.
• 사전 정의된 대비 스케일링 값의 사용으로 [0,1] 간격 전반에 걸친 낭비적인 검색이 제거된다.
• 엔트로피 임계값을 통한 도메인 풀 축소는 계산 효율성을 향상시킨다.
• 저활동성 범위 블록에만 집중함으로써 S 추정에 대한 처리 속도가 향상된다.
• 이 방법은 시간 민감한 응용 분야에서 프랙탈 압축의 실용적 구현을 가능하게 한다.