影像壓縮

簡介 

  一張原始的圖案,經過取樣和量化後,將產生資料量十分驚人的數位圖形。而這龐大的資料量, 在影像的處理、儲存及資料的傳輸上,將造成莫大的困擾。影像壓縮技術,就是要用較少的資料量,來表現出同一張圖形。其原理就是,移除圖形中多餘的資料量,而造成資料多餘的來源有三。
   (1) 編碼上的多餘資料 (Coding Redundancy ): 出現機率較大的資料,用較短的碼來表示。

  (2) 影像點間的多餘資料 (Interpixel Redundancy ): 由於相鄰影像點之間的相關性高,所以可用已知的影像點,來推導相鄰的影像點。

  (3) 視覺心理學的多餘資料 (Psychovisual Redundancy ): 由於視覺的盲點,去除掉影像圖形裡一些微小的變化,並不影響視覺效果。壓縮過的圖形,稍後在經由 解壓縮的程序,將會還原成原始或近似原始的圖形。

JBIG

   JBIG 是由 CCITT 於 1993 年所公布的黑白影像壓縮標準,最主要是用於傳真機的資料壓縮,近年來更逐漸的被運用於文件資料的儲存。由於高壓縮倍率且無失真的優點,未來可望取代G3、G4 成為新一代的傳真機壓縮標準。
  本實驗室已完成一套符合JBIG標準之編碼/解碼系統,此系統並提供 JBIG 所特有的漸進式編碼功能。

MPEG

發表論文     

Journal Papers

L. H. Chen and S. F. Weng, "A New Image Compression Method Using Dynamic Predictor Based on Current Context," Signal Processing, Vol. 24, Issue 1, pp. 43-59, 1991.
L. H. Chen and Y. K. Chen, "A High-Compression Image Coding Methodased on New Segmentation Technique," Proceedings National Science council, ROC(A), Vol. 16, No. 5, 403-421, 1992.
C. H. Lee and L. H. Chen, " Fast closest codeword search algorithm for vector quantization," IEE Proceedings-Vision, Image, and Signal Processing, Vol. 141, No. 3, June, 143-148, 1994.
C. H. Lee and L. H. Chen, "A fast search algorithn for vector quantization using pyramids of codewords," IEEE Transactions on Communications, Vol.43, No.2/3/4, Feb./Mar./Apr., 1697-1702, 1995.
C. H. Lee and L. H. Chen, "High-speed closest codeword search algorithms for vector quantization," Signal Processing, Vol. 43, issue 3, 323-331, 1995.
C. H. Lee and L. H. Chen, " Novel image compression method using an edge-oriented classification and mean predictor," submitted to IEE Proceedings-Vision, Image, and Signal Processing (in revision).

Conference Papers

C. H. Lee and L. H. Chen, "A fast search algorithn for vector quantization using means and variances of codewords," SPIE Proc. Visual Communications and Image Processing'95, 619-628, 1995.

相關連結 

 

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