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2차원 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform)은 영상의 품질을 적절히 유지하며 용량을 효과적으로 줄일 수 있자는 장점에 기인하여 JPEG이나 H.264 등의 표준 영상 압축 방식에 널리 사용되고 있으나 블록 단위로 이산 코사인 변환을 수행하기 때문에 영상의 공간적 연관성을 이용한 예측 부호화를 적용하기 어려우며 많은 시간을 소모한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 1차원 이산 코사인 변환을 사용한 정지 영상 압축 방법(Line based compression)을 제안한다. 영상에 적합한 예측 방법을 적용하여 정보의 대역폭(bandwidth)을 최소화 하고 변화된 대역폭에 적절한 양자화(quantization)방법과 엔트로피 부호화(Entropy coding)하는 방법을 제안한다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 방식은 기존의 압축 방식에 비해 고화질의 영상에서 높은 효율을 얻을 수 있음을 확인하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 개요
3. 예측 부호화 및 1차원 이산 코사인 변환
4. 양자화
5. 엔트로피 부호화
6. 결과
7. 결론 및 향후 계획
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