주허효군 위프
(Xi 교통대학 인공지능로봇연구소 xian 7 10049)
요약: JPEG2000 은 이미지 압축 응용 프로그램의 발전에 적응하기 위해 제시된 새로운 스틸 이미지 압축 표준입니다. JPEG2000 이미지 인코딩 시스템의 구현 과정을 설명하고, 기본 알고리즘과 핵심 기술을 설명하고, 이 새로운 표준의 특징과 응용 분야를 소개하고, 그 성능을 분석했습니다. -응?
키워드: JPEG2000 이미지 압축; 이산 웨이브 렛 변환; 속도 제어 관심 분야?
1 소개?
멀티미디어 애플리케이션의 급속한 성장과 네트워크의 지속적인 발전으로 기존의 JPEG 압축 기술은 디지털 멀티미디어 이미지 데이터에 대한 사람들의 요구를 충족시킬 수 없게 되었습니다. 더 강력하고 효율적인 스틸 이미지 압축 기준이 일정에 올랐습니다. 바로 JPEG2000 입니다. -응?
JPEG (joint photographic experts group) 는 ISO (International Organization for Standardization) 의 지도 하에 스틸 이미지 압축 표준을 개발하는 위원회, 최초의 국제 스틸 이미지 압축 표준인 ISO10918 JPEG 는 우수한 품질로 단 몇 년 만에 큰 성공을 거두며 인터넷, 디지털 카메라 등 분야에서 널리 사용되고 있다. 웹 사이트의 사진 중 80% 는 JPEG 압축 표준을 사용합니다. 그러나 현재 JPEG 스틸 이미지 압축 표준은 중간 및 높은 비트율에서 양호한 속도 왜곡 특성을 가지고 있지만 낮은 비트율 범위 내에서 뚜렷한 블록 효과가 발생하여 품질이 용납되지 않을 수 있습니다. JPEG 는 단일 코드 스트림의 손실 및 무손실 압축을 제공할 수 없으며, 64× 64 K 보다 큰 이미지 압축을 지원할 수 없으며, 현재 JPEG 표준에 재시작 간격이 있지만 오류 코드가 발생할 경우 이미지 품질이 크게 손상될 수 있습니다. -응?
이러한 문제를 해결하기 위해 JPEG 이미지 압축 표준위원회는 3 월 1997 부터 차세대 이미지 압축 표준을 개발하여 이러한 문제를 해결했습니다. 2000 년 3 월 도쿄 회의에서 차세대 컬러 스틸 이미지 인코딩 방법 JPEG2000 이미지 압축 표준의 인코딩 알고리즘이 확인되었습니다. -응?
JPEG2000 시스템은 다음 7 부분으로 나뉩니다.?
①JPEG2000 이미지 코딩 시스템; -응?
② 확장 (① 의 핵심 정의에 더 많은 특성과 개선을 추가함); -응?
③ 모틴 JPEG 2000; 을 눌러 섹션을 인쇄할 수도 있습니다 -응?
④ 일관성; -응?
⑤ 참조 소프트웨어 (현재 자바 및 c 구현 포함); -응?
⑥ 합성 이미지 파일 형식 (파일 스캔 및 팩스 응용 프로그램용); -응?
⑦ ① (기술 보고서) 최소 지원. -응?
1 완전히 승인된 ISO 표준으로 핵심 압축 기술 및 최소 파일 형식을 정의합니다. ② ~ ⑥ 압축 및 파일 형식 확장을 정의합니다. 그 중 1 은 이미 제정되었고 나머지는 아직 개발 중이다. 이 기사에서 설명한 JPEG2000 표준은 1 섹션을 기반으로 합니다.
2 JPEG2000 시스템의 특징은 무엇입니까?
JPEG2000 은 현재의 JPEG 표준의 단점을 독특한 장점으로 보완했다. 이산식 소파 변환 알고리즘에서 이미지는 픽셀 모듈을 보다 효율적으로 저장할 수 있는 일련의 하위 밴드로 변환할 수 있습니다. 따라서 JPEG2000 형식 이미지의 압축비는 현재 JPEG 를 기준으로 10% ~ 30% 까지 높일 수 있으며 압축된 이미지는 더욱 섬세하고 매끄럽게 보입니다. 인터넷에서 JPEG2000 압축 이미지를 보면 다운로드 속도가 JPEG 형식보다 30% 가까이 빨라질 뿐만 아니라 품질도 좋아진다는 얘기다. 현재 JPEG 표준의 경우 동일한 압축 코드 스트림에서 손실 및 무손실 압축을 모두 제공할 수는 없지만, JPEG2000 시스템에서는 매개변수를 선택하여 이미지를 손실 및 무손실 압축할 수 있습니다. 의료 이미지와 이미지 품질 요구 사항이 높은 이미지 라이브러리의 처리 요구를 충족시킬 수 있습니다. 현재 네트워크의 JPEG 이미지는 블록으로 전송되므로 한 줄로만 표시할 수 있습니다. JPEG2000 형식의 이미지는 점진적 전송을 지원하므로 원하는 해상도 또는 픽셀 정밀도에 따라 이미지를 재구성할 수 있습니다. 사용자는 필요에 따라 이미지 전송을 제어할 수 있으며, 필요한 이미지 해상도 또는 품질 요구 사항을 얻은 후 전체 이미지의 압축 코드 스트림을 받지 않고 디코딩을 중지할 수 있습니다. JPEG2000 은 소파 기술을 채택하고 로컬 해상도 특성을 활용하여 압축을 풀지 않고 관심 있는 이미지 영역 (ROI) 의 압축 코드 스트림을 임의로 가져오고 압축된 이미지 데이터를 전송 및 필터링할 수 있습니다. -응?
3 JPEG2000 이미지 코덱 시스템?
이 섹션에서는 JPEG2000 이미지 코덱 시스템에 대해 설명합니다. 인코더와 디코더의 상자 그림은 1 과 같습니다. -응?
인코더에서는 먼저 소스 이미지를 사전 처리하고 이산식 소파 변환을 통해 소파 계수를 얻습니다. 그런 다음 소파 계수를 정량화하고 엔트로피 코딩하여 표준 출력 코드 스트림 (비트 스트림) 을 형성합니다. 디코더는 인코더의 역과정이다. 먼저 코드 스트림을 압축 해제하고 엔트로피를 디코딩한 다음 역량화 및 이산 웨이브 역변환을 수행하여 역변환 결과를 사후 처리하고 합성하여 재구성된 이미지 데이터를 얻습니다. JPEG2000 의 코덱 프로세스는 JPEG 와 비슷하지만 각 단계의 구체적인 구현에서는 큰 차이가 있습니다. 코딩 프로세스의 일반적인 단계는 다음과 같습니다.
(1) 여러 색상 구성요소로 구성된 이미지를 단일 색상 구성요소로 분해합니다. 구성 요소 사이에는 일정한 연관성이 있다. 관련 컴포넌트 변환을 분해하면 데이터 간의 중복을 줄이고 압축 효율성을 높일 수 있습니다. -응?
(2) 구성요소 이미지를 크기가 같은 직사각형 이미지 블록으로 분해합니다. 이미지 슬라이스는 변환 및 디코딩의 기본 단위입니다. -응?
(3) 각 이미지 슬라이스에 대한 웨이브 렛 변환. 다단계 계수 이미지를 생성합니다. 이러한 다양한 계수 이미지를 사용하여 다양한 해상도의 이미지를 재구성할 수 있습니다. -응?
(4) 다단계 분해의 결과는 소파 계수로 구성된 여러 하위 밴드입니다. 전체 이미지가 아닌 이미지의 로컬 영역에 대한 빈도 특성을 나타냅니다. -응?
(5) 계수 하위 밴드를 정량화하고 직사각형 배열의 "코드 블록" 을 형성합니다. -응?
(6) 엔트로피는 코드 블록의 계수 비트 평면 (즉, 코드 블록의 전체 계수 중 동일한 가중치를 가진 비트) 을 인코딩합니다. -응?
(7) 관심 영역은 이미지의 배경 영역보다 더 높은 품질로 인코딩될 수 있습니다. -응?
(8) 간섭 방지를 높이기 위해 비트 스트림에 마스크를 추가합니다. -응?
(9) 각 코드 스트림 앞에는 소스 이미지의 속성, 분해 및 인코딩 스타일을 설명하는 헤더 구조가 있습니다. 이 헤드 구조는 이미지를 위치 지정, 추출, 디코딩 및 재구성하는 데 사용할 수 있으며 결과 이미지는 원하는 해상도, 렌더링 정밀도, 관심 영역 또는 기타 특징을 가질 수 있습니다. -응?
코딩 프로세스는 주로 사전 처리, 핵심 처리 및 비트 스트림 조직과 같은 프로세스로 나뉩니다. 사전 처리 섹션에는 이미지 분할, DC (DC) 변위 및 컴포넌트 변환이 포함됩니다. 핵심 처리 부분에는 이산 소파 변환, 정량화 및 엔트로피 인코딩이 포함됩니다. 비트류 조직 섹션에는 구역 구분, 코드 블록, 레벨 및 그룹 조직이 포함됩니다. -응?
3. 1 사전 처리?
(1) 이미지 분할?
분할은 소스 이미지를 겹치지 않는 사각형 블록으로 나누는 것을 말합니다. 즉, 이미지 슬라이스로, 각 이미지 슬라이스는 별도의 이미지로 압축되어 인코딩됩니다. 인코딩의 모든 작업은 이미지 슬라이스용입니다. 이미지 분할 영역은 변형 및 코덱의 기본 단위입니다. 이미지 분할은 저장 공간에 대한 요구 사항을 줄이고 독립적으로 재구성되므로 전체 이미지가 아닌 이미지의 특정 영역을 디코딩하는 데 사용할 수 있습니다. 물론 이미지 분할은 이미지 품질에 영향을 줄 수 있습니다. 작은 이미지는 큰 이미지보다 더 큰 왜곡을 생성합니다. 이미지가 낮은 비트율로 표시되면 이미지 조각화로 인해 이미지 왜곡이 더욱 심각해질 수 있습니다.
(2)DC 수평 이전?
각 이미지 슬라이스에 대해 전방향 이산 웨이브 변환을 수행하기 전에 DC 수평 이동이 필요합니다. 디코딩할 때 부호 있는 값에서 재구성된 부호 없는 샘플 값을 올바르게 복구하기 위한 것입니다. 이미지 슬라이스의 픽셀에 대해 부호 없는 숫자로만 DC 레벨 이동을 수행합니다. 수평 이동은 이미지 품질에 영향을 주지 않습니다. 디코딩 끝에서 이산 소파 역변환 후 재구성된 이미지가 역DC 수준에서 이동됩니다. -응?
(3) 구성 요소 변환?
JPEG2000 은 멀티컴포넌트 이미지를 지원합니다. 서로 다른 어셈블리는 동일한 비트 깊이를 가질 필요가 없으며 모두 부호가 없거나 부호가 있을 필요는 없습니다. 복구 가능한 (무손실) 시스템의 경우 유일한 요구 사항은 각 출력 컴포넌트 이미지의 비트 깊이가 해당 입력 컴포넌트 이미지의 비트 깊이와 일치해야 한다는 것입니다. -응?
3.2 코어 프로세싱?
(1) 웨이브 렛 변환?
기존의 DCT 변환과 달리 소파 변환에는 신호의 다중 해상도 분석과 신호의 로컬 특징을 반영하는 특징이 있습니다. 이미지 슬라이스에 대해 불연속적인 웨이브 변환을 수행하여 웨이브 계수 이미지를 얻습니다. 분해 레이어 수는 상황에 따라 달라집니다. 웨이블릿 계수 이미지는 여러 서브 밴드 계수 이미지로 구성됩니다. 이러한 하위 밴드 계수 이미지는 이미지 슬라이스의 수평 및 수직 공간 빈도 특성을 설명합니다. 서로 다른 하위 밴드의 소파 계수는 이미지 슬라이스의 서로 다른 공간 해상도의 특징을 반영합니다. 다단계 소파 분해를 통해 소파 계수는 이미지 슬라이스의 고주파 정보 (예: 이미지 가장자리) 또는 이미지 슬라이스의 저주파 정보 (예: 이미지 배경) 를 나타낼 수 있습니다. 이렇게 하면 낮은 법칙에서도 가장자리와 같은 이미지 세부 사항을 더 많이 유지할 수 있습니다. 또한 다음 단계 분해에서 얻은 계수로 표시된 이미지의 해상도는 이전 단계 웨이브 렛 계수로 표시된 이미지의 절반에 불과합니다. 따라서 서로 다른 시리즈의 계수 이미지를 디코딩하여 서로 다른 공간 해상도의 이미지 (또는 또렷하거나 흐릿한 이미지) 를 얻을 수 있습니다. -응?
소파 변환은 그 장점으로 JPEG2000 표준에 의해 채택된다. 인코딩 시스템에서 각 이미지 슬라이스에 대해 Mallat tower 소파 분해를 수행합니다. 많은 테스트를 거쳐 JPEG2000 은 LeGall 5/3 필터와 Daubechies 9/7 필터의 두 가지 소파 필터를 선택했습니다. 전자는 손실 또는 무손실 이미지 압축에 사용할 수 있으며 후자는 손실 압축에만 사용할 수 있습니다. -응?
JPEG2000 표준에서 소파 필터는 컨볼 루션 기반 및 리프트 기반 두 가지 방법으로 구현됩니다. 특정 구현에서는 이미지 가장자리가 주기적으로 대칭으로 확장되어 필터가 이미지 가장자리를 왜곡시키는 것을 방지합니다. 또한 변환에 필요한 공간 오버헤드를 줄이기 위해 행 기반 소파 변환 기술도 표준에 적용되었습니다. -응?
(2) 정량화?
인간의 시각 시스템은 이미지 해상도에 제한이 있기 때문에 적절한 수량화를 통해 변환 계수의 정확도를 낮추면 이미지의 주관적 품질에 영향을 주지 않고 이미지 압축 목적을 달성할 수 있습니다. 정량화의 핵심은 롤오버 이미지의 특성과 재구성 이미지의 품질 요구 사항에 따라 적절한 정량화 단계를 설계하는 것입니다. 수량화 작업은 손실이 있어 수량화 오차가 발생할 수 있다. 한 가지 경우를 제외하고 정량화 단계는 1 이고 소파 계수는 정수입니다. 복구 가능한 정수 5/3 비트 웨이브 필터를 사용한 소파 변환의 결과는 이 상황과 일치합니다. -응?
JPEG2000 표준에서 각 하위 밴드는 서로 다른 정량화 단계를 가질 수 있습니다. 그러나 하나의 하위 밴드에는 하나의 정량화 단계만 있습니다. 정량화 후 각 소파 계수는 기호와 진폭의 두 부분으로 구성됩니다. 정량화된 소파 계수가 인코딩됩니다. 무손실 압축의 경우 정량화 단계는 1 이어야 합니다. -응?
(3) 엔트로피 코딩?
이미지가 변환 및 정량화된 후 공간 및 주파수 도메인의 중복이 어느 정도 감소했지만 이러한 데이터에는 여전히 통계적 종속성이 있으므로 엔트로피 코딩을 사용하여 데이터 간의 통계적 상관 관계를 제거합니다. 정량화된 하위 밴드 계수는 작은 직사각형 셀인 코드 블록으로 나뉩니다.
그림 2 와 같이 2 계층 코딩 전략이 사용됩니다. 먼저 컨텍스트 기반 산술 인코더를 사용하여 각 코드 블록을 독립적으로 인코딩하여 해당 코드 블록의 포함된 압축 비트 스트림을 얻습니다. 그런 다음 비율 왜곡 최적화의 원리에 따라 PCRD (Post Compression Rate Distortion) 최적화 알고리즘의 아이디어를 사용하여 모든 코드 블록의 압축 비트 스트림을 적절히 가로채고 다양한 품질 수준의 압축 비트 스트림 레이어로 구성합니다. 각 레이어의 압축된 비트 스트림은 이전 모든 레이어의 압축된 비트 스트림과 동일하며 일정한 품질의 이미지를 재구성할 수 있습니다. 압축된 비트 스트림이 계층적으로 구성된 경우 각 계층의 각 코드 블록에 대한 기여 정보를 인코딩해야 합니다. 즉, 해당 레이어의 코드 블록 비트 스트림에 대한 가로채기 정보를 인코딩해야 합니다. 이미지가 소파 변환을 사용하므로 전체 이미지 압축 코드 스트림은 해상도에서 확장 가능하므로 압축 코드 스트림은 품질과 해상도에서 모두 확장 가능합니다. 코드 블록은 독립적으로 인코딩되므로 필요에 따라 코드 블록에 해당하는 압축 비트 스트림을 임의로 가져오고 디코딩하여 필요한 이미지 영역을 재구성할 수 있습니다.
① 첫 번째 계층 코딩 알고리즘?
기존의 각 계수에 대한 산술 엔트로피 인코딩과는 달리 JPEG2000 인코딩 시스템은 코드 블록의 정량화 계수를 여러 비트 평면으로 구성하여 가장 높은 유효 비트 평면 (MSB) 부터 시작하여 각 비트 평면의 웨이브 렛 계수를 산술 인코딩합니다. -응?
첫 번째 계층 인코딩은 컨텍스트 생성 (CF) 과 산술 인코더 (AE) 의 두 부분으로 간주될 수 있습니다. 컨텍스트 생성에서 코드 블록의 모든 비트는 특정 순서로 스캔됩니다. 코드 블록의 각 비트 평면에서 왼쪽 위 계수에서 시작하여 왼쪽에서 오른쪽으로 위에서 아래로 스캔하여 각 비트에 대한 컨텍스트를 생성합니다. 산술 인코더는 생성된 컨텍스트에 따라 각 비트를 인코딩합니다.
정량화 후 소파 계수는 기호 진폭 모드로 변환됩니다. MSB 에서 LSB 로 인코딩할 때 1 의 첫 번째 비트를 만나면 이 픽셀이 두드러진다고 합니다. 그렇지 않으면 눈에 띄지 않습니다. 모든 비트의 컨텍스트는 다음 네 가지 방법으로 이웃에 의해 생성됩니다.?
0 인코딩 (ZC) 은 현재 비트 평면에서 중요하지 않은 픽셀이 중요해질지 여부를 인코딩하는 데 사용됩니다. -응?
RLC (RLC) 는 모든 이웃이 중요하지 않은 경우 동일한 열에 있는 네 개의 중요하지 않은 픽셀을 인코딩하는 데 사용됩니다. -응?
기호 인코딩, SC) 기호 비트가 유효해지면 해당 기호 비트를 인코딩합니다.
진폭 테셀레이션 (MR) 은 유효 비트를 인코딩하는 데 사용됩니다. -응?
각 비트 평면은 세 개의 인코딩 채널로 인코딩됩니다. 채널 1 은 중요도 이웃에 하나 이상의 픽셀이 있는 중요도 전파 채널입니다. ZC 와 SC 는 이 채널의 인코딩에 사용됩니다. 채널 2 는 모든 중요한 비트가 인코딩되고 MR 을 사용하는 진폭 조정 채널입니다. 세 번째 채널은 청소 채널입니다. ZC, LRC 및 SC 를 사용하여 마지막 두 채널에서 인코딩되지 않은 모든 픽셀을 해당 채널에서 인코딩합니다. 3 개의 채널에서 비트 평면의 각 비트를 검사하여 인코딩해야 하는지 여부를 확인합니다.
인코딩 채널에서 얻은 컨텍스트 및 해당 데이터는 인코딩을 위해 산술 인코더로 전송됩니다. 여기에 적응 이진 산술 코딩 [1] 이 적용되어 계산의 복잡성과 구현의 편리함을 주로 고려합니다. 산술 코딩 후 각 코드 블록에 대해 별도의 포함된 코드 블록 압축 비트 스트림을 얻습니다. -응?
② 두 번째 계층 코딩 알고리즘?
레이어 2 코딩 알고리즘에서는 PCRD 속도 왜곡 최적화 알고리즘 [1, 2] 의 아이디어를 사용하여 모든 코드 블록에 포함된 압축 비트 스트림을 적절히 가로채고 계층화하여 전체 이미지 품질을 확장 가능한 압축 비트 스트림을 형성합니다. 두 번째 계층 인코딩 알고리즘은 비트율 제어와 계층 조직 압축 코드 스트림의 두 부분으로 볼 수도 있습니다. 비트율 제어는 특정 코덱 조치를 통해 지정된 압축률에서 최적의 재구성 이미지 품질을 얻는 것을 말합니다. 계층 조직 압축 비트 스트림은 인코딩 매개변수에 지정된 계층 수 및 각 레이어의 인코딩 속도에 따라 각 레이어의 속도 왜곡 임계값을 추정합니다. 그런 다음 각 레이어의 추정 속도 왜곡 임계값 및 코드 블록 비율 왜곡 알고리즘을 기준으로 각 코드 블록 포함 압축 비트 스트림의 절단 지점을 찾습니다. 잘린 코드 블록 압축 비트 스트림을 지정된 형식으로 패키지화하여 이미지 압축 비트 스트림을 형성합니다. 코드 스트림은 계층적으로 구성되어 있으며, 각 레이어에는 특정 품질 정보가 포함되어 있으며, 이전 레이어를 기반으로 이미지 품질이 향상됩니다. 이를 통해 사용자는 자신의 요구에 따라 이미지 전송을 제어하고 만족스러운 이미지 효과를 얻은 후 전송을 중지하여 네트워크 대역폭이 제한적이고 이미지 데이터 양이 많은 병목 현상을 어느 정도 완화할 수 있습니다.
3.3 비트류 조직?
이미지 교환에 적응하기 위해 JPEG2000 압축 비트 스트림의 기능을 더 잘 적용하기 위해 JPEG2000 표준은 압축 비트 스트림의 형식과 디코딩을 저장하는 데 필요한 매개변수를 규정하고 압축 비트 스트림을 패키지로 구성하여 최종 비트 스트림을 형성합니다.
4 JPEG2000 의 핵심 기술?
이 섹션에서는 JPEG2000 에서 사용되는 핵심 기술에 대해 설명합니다. -응?
4. 1 이산 웨이브 렛 변환?
JPEG2000 과 기존 JPEG 의 가장 큰 차이점은 이산 코사인 변환 (DCT) 기반 블록 인코딩 방법을 버리고 소파 변환 (DWT) 기반 다중 해상도 인코딩 방법을 사용한다는 것입니다. -응?
코사인 변환은 전체 시간 영역 프로세스의 주파수 영역 특성 또는 전체 주파수 영역 프로세스의 시간 영역 특성을 조사하는 고전적인 스펙트럼 분석 도구이므로 부드러운 프로세스에 좋은 효과가 있지만 비 정적 프로세스에는 많은 단점이 있습니다. JPEG 에서 이산 코사인 변환은 이미지를 8×8 의 작은 블록으로 압축한 다음 순차적으로 파일에 넣습니다. 이 알고리즘은 주파수 정보를 삭제하여 압축하므로 이미지의 압축률이 높을수록 더 많은 주파수 정보가 삭제됩니다. 극단적인 경우 JPEG 이미지는 이미지 모양을 반영하는 기본 정보만 유지하고 세밀한 이미지 세부 사항은 모두 손실됩니다. 소파 변환은 로컬 시간 영역 프로세스의 주파수 특성뿐만 아니라 로컬 주파수 영역 프로세스의 시간 영역 특성도 조사할 수 있는 현대 스펙트럼 분석 도구로서, 불안정한 프로세스를 처리하는 데도 도움이 됩니다. 그는 이미지를 효과적으로 압축하고 저장할 수 있는 일련의 소파 계수로 변환할 수 있다. 또한 웨이블릿의 거친 가장자리는 DCT 압축의 보편적인 블록 효과를 제거하므로 이미지를 더 잘 표현할 수 있습니다.
4.2 속도 제어 알고리즘?
JPEG2000 은 코드 스트림의 이상적인 마감점을 계산하기 위해 비트율 제어 방법을 사용하여 지정된 압축비에서 최적의 재구성 이미지 품질을 얻습니다. 비트율 제어는 PCRD 속도 왜곡 최적화 알고리즘을 사용합니다. 속도 왜곡 최적화, 즉 전체 압축 비트 스트림의 최대 인코딩 속도를 지정하여 각 코드 블록 압축 비트 스트림의 적절한 절단 지점을 찾아 조건 하에서 재구성된 이미지의 왜곡을 최소화합니다. 따라서 포함된 코드 블록 인코딩은 결과 압축 비트 스트림이 필요에 따라 다른 길이의 비트 스트림 하위 세트로 잘릴 수 있다는 특징을 가지고 있습니다. 모든 코드 블록의 잘린 비트 스트림을 구성하여 특정 품질의 이미지를 재구성할 수 있습니다. -응?
4.3 프로그레시브 전송 기능?
현재 네트워크의 JPEG 이미지는 한 줄씩 다운로드되며 JPEG2000 형식의 이미지는 점진적 전송을 지원합니다. JPEG2000 에는 해상도의 점진적 전송과 품질에 따른 점진적 전송의 두 가지 점진적 전송이 있습니다. 품질별 점진적 전송은 먼저 이미지 윤곽 데이터를 전송한 다음 상세 데이터를 점진적으로 전송하여 이미지 품질을 지속적으로 향상시키는 반면, 해상도별 점진적 전송은 해상도가 낮은 이미지를 먼저 전송하고, 다음 이미지는 이전 이미지를 기준으로 해상도를 높입니다. 이미지의 점진적 전송을 통해 사용자는 모든 이미지가 다운로드될 때까지 기다리지 않고 필요 여부를 결정할 수 있으며, 대량의 이미지를 빠르게 탐색하고 선택할 수 있으므로 네트워크 전송의 병목 현상을 효과적으로 해결할 수 있습니다. -응?
4.4 관심 영역 압축?
JPEG2000 의 가장 중요한 장점 중 하나는 ROI 입니다. 사용자는 그림에서 관심 있는 영역을 임의로 지정한 다음 압축 시 해당 영역의 압축 품질을 지정하거나 복구 시 특정 영역의 압축 해제 요구 사항을 지정할 수 있습니다. 이는 웨이블릿이 공간과 주파수 영역에서 로컬화되기 때문입니다. 이미지의 일부를 완전히 복원하려면 모든 코드를 정확하게 유지할 필요가 없습니다. 해당 코드 중 일부에 오류가 없으면 됩니다. 실제 응용 프로그램에서는 이미지에 관심이 있는 부분에 낮은 압축비를 사용하여 이미지 효과를 높이고 다른 부분에 높은 압축비를 사용하여 스토리지 공간을 절약할 수 있습니다. 따라서 중요한 정보가 손실되지 않고 데이터 양을 효과적으로 줄여 진정한' 대화형' 압축을 실현할 수 있습니다. -응?
5 JPEG2000 표준 응용 프로그램?
과학기술이 발전함에 따라 인터넷은 이미 모든 사람의 생활에 스며들었다. 그러나 네트워크 대역폭 제한으로 인해 데이터 양이 많기 때문에 고품질 이미지가 네트워크를 통해 전송되는 시간이 지연됩니다. 따라서 PC, 노트북, PDA 또는 PDA 를 사용하는 사용자의 경우 모뎀을 통해 인터넷에 액세스하여 브라우징과 전송에 적합한 이미지 해상도를 선택할 수 있어야 합니다. -응?
군사 정찰과 일기예보에서 위성 원격 감지에서 얻은 영상은 장거리 무선 채널을 통해 전송해야 하며 전송 오차는 불가피합니다. JPEG2000 인코더의 고유한 코드 스트림 구성은 출력 코드 스트림이 오류 코드를 효과적으로 억제할 수 있는 기능입니다. 이렇게 하면 코드 스트림이 무선 위성 통신 채널을 통해 지상 수신소로 반송되면 지상 수신소는 JPEG2000 의 내부 코드 스트림 구성을 사용하여 전송 오류로 인한 오류 디코딩을 방지할 수 있습니다. -응?
또한 JPEG2000 은 보안 확인, 인증 및 의료 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 가까운 장래에 JPEG2000 은 인터넷, 모바일 및 휴대용 장치, 인쇄, 스캔 (출판 미리보기), 디지털 카메라, 원격 감지, 팩스 (컬러 팩스 및 인터넷 팩스 포함), 의료 애플리케이션, 디지털 도서관 및 전자 상거래 분야에서 널리 사용될 것으로 예상됩니다.
6 결론?
JPEG2000 은 새로운 이미지 인코딩 시스템을 만들 수 있도록 설계되었습니다. 압축 인코딩 시스템의 속도 왜곡과 주관적 이미지 품질은 기존 JPEG 표준보다 우수하며 이미지의 낮은 비트율 압축을 제공하며 일부 압축 코드 스트림, 점진적 전송 이미지, 관심 영역 구현, 압축 코드 스트림 내결함성과 같은 압축 코드 스트림을 유연하게 처리할 수 있습니다. 이 표준은 기존 JPEG 표준과 호환됩니다. JPEG2000 이미지 압축 표준은 뛰어난 성능으로 디지털 카메라, 원격 감지, 팩스, 의료 및 전자 상거래 분야에서 널리 사용되고 있으며 2 1 세기의 메인스트림 스틸 이미지 압축 표준이 됩니다.
참고
[1] JPEG2000 이미지 인코딩 ystem.JPEG 2000 최종 위원회 초안 버전1.0,2000, 16(3)?
[2] Taubmand. EBCOT 을 사용하는 고성능 등급 이미지 압축. IEEE Trans? 이미지 처리,1994,3 (9): 572 ~ 578?
[3] 장샛길 등. 차세대 스틸 이미지 압축 표준 JPEG2000. 통신과학, 200 1(5)?
이동매. 개발 중인 스틸 이미지 압축 표준 JPEG2000 텔레비전 기술, 200 1(6)?
[5] 왕서헌. JPEG2000, 2002 2D 웨이브 렛 변환의 VLSI 설계 및 시뮬레이션
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