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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.6
- 수록면
- 27 - 31 (5page)
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본 논문에서는 무손실 압축을 위하여 예측기를 스위칭하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 MED(median edge detector), GAP(gradient adaptive prediction) 예측기의 예측 에러들에 따라 적응적으로 하나의 예측기를 이용하여 화소값을 예측한다. 그리고, 에러는 기존의 엔트로피 방법을 이용하여 측정한다. 실험 결과, 제안하는 알고리즘이 기존 예측 방법보다 적은 에러값과 엔트로피를 가짐으로써 향상된 압축을 할 수 있음을 보인다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Existing Techniques
Ⅲ. Proposed Algorithm
Ⅳ. Experimental results
Ⅴ. Conclusions
참고문헌
저자소개
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - X. Wu / 1997 / Context-based,adaptive,lossless image coding / IEEE Trans. Communications 45 (4) : 437 ~ 444
2. [학술지(정기간행물)] - M. J. Weinberger / 2000 / The LOCO-I lossless image compression algorithm:principles and standardization into JPEG-LS / IEEE Trans. Image Processing 9 (8) : 1309 ~ 1324
3. [학술지(정기간행물)] - E. Magli / 2004 / Optimized onboard lossless and near-lossless compression of hyperspectral data using CALIC / IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 1 (1) : 21 ~ 25
4. [학술지(정기간행물)] - M. J. Weinberger / 1996 / Application of universal context modeling to lossless compression of gray-scale images / IEEE Trans. Image Processing 5 : 576 ~ 586
5. [학술지(정기간행물)] - X. Wu / 1997 / Efficient lossless compression of continuous-tone images via context selection and quantization / IEEE Trans. Image Processing 6 : 656 ~ 664
2. [학술지(정기간행물)] - M. J. Weinberger / 2000 / The LOCO-I lossless image compression algorithm:principles and standardization into JPEG-LS / IEEE Trans. Image Processing 9 (8) : 1309 ~ 1324
3. [학술지(정기간행물)] - E. Magli / 2004 / Optimized onboard lossless and near-lossless compression of hyperspectral data using CALIC / IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 1 (1) : 21 ~ 25
4. [학술지(정기간행물)] - M. J. Weinberger / 1996 / Application of universal context modeling to lossless compression of gray-scale images / IEEE Trans. Image Processing 5 : 576 ~ 586
5. [학술지(정기간행물)] - X. Wu / 1997 / Efficient lossless compression of continuous-tone images via context selection and quantization / IEEE Trans. Image Processing 6 : 656 ~ 664
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