KR100868716B1 - 컬러 이미지 인코딩을 위한 방법, 시스템 및 소프트웨어제품 - Google Patents
컬러 이미지 인코딩을 위한 방법, 시스템 및 소프트웨어제품 Download PDFInfo
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Description
Claims (42)
- 데이터 처리 시스템을 사용하여 N개의 상이한 컬러들로 디지털화된 컬러 이미지로부터, M개의 분리(disjoint) 클러스터들로 디지털화된 컬러 이미지의 모든 픽셀들의 트리 구조형 분할을 생성하는 방법에 있어서, 상기 M은 N보다 적거나 N과 동일하고, N개의 상이한 컬러들의 각각의 컬러는 컬러 팔레트에서 복수의 P-비트 바이트들에 의해서 디지털로 표현되며, 각각의 P-비트 바이트의 상기 P-비트들은 최상위의 비트부터 최하위 비트로 순서화되는 것이고,상기 방법은,(a) 모든 상기 N개의 상이한 컬러들을 포함하는 루트 노드를 제공하는 단계와;(b) 루트 노드와 연결된 제1 레벨의 형제 노드들(sibling nodes)을 제공하는 단계로서, 상기 N개의 상이한 컬러들의 각각의 컬러는 상기 데이터 처리 시스템에 의해서, 복수의 P-비트 바이트들의 각각의 P-비트 바이트 중 제1 비트 값에 기초하여 상기 제1 레벨의 형제 노드들에서 연관되는 노드에 할당되는 것인, 상기 제1 레벨의 형제노드를 제공하는 단계와;(c) 하나를 초과하는 컬러를 포함하는 k 번째 레벨의 노드들에서 각각의 노드에 대하여, (k+1) 번째 레벨에서 복수의 형제 노드들을 제공하는 단계로서, 상기 노드의 각각의 컬러는 상기 데이터 처리 시스템에 의해 상기 컬러를 위한 복수의 P-비트 바이트들에서의 각각의 P-비트 바이트 중 (k+1) 번째 비트의 값에 기초하여 상기 (k+1) 번째 레벨에서 복수의 형제 노드들에서의 연관되는 노드에 할당되고, 그에 따라 상기 N개의 상이한 컬러들의 각각의 컬러에 대하여 상기 각각의 컬러만을 포함하는 상이한 리프 노드(distinct leaf node)가 존재하는 것인, 상기 복수의 형제 노드들을 제공하는 단계와;(d) M개의 리프 노드들만이 남을 때까지 리프 노드들을 선택하고 병합하는 단계를 포함하는 디지털화된 컬러 이미지의 모든 픽셀들의 트리 구조형 분할을 생성하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 단계(d)는 M개의 리프 노드들만이 남을 때까지 리프 형제 노드들의 쌍들을 반복적으로 선택하고 병합하는 단계를 포함하는 것인, 디지털화된 컬러 이미지의 모든 픽셀들의 트리 구조형 분할을 생성하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 단계(d)는 M개의 리프 노드들만이 남을 때까지 병합이 최소 엔트로피 제한 비용 증분을 가지는 리프 형제 노드들의 쌍들을 반복적으로 선택하고 병합하는 단계를 포함하는 것인, 디지털화된 컬러 이미지의 모든 픽셀들의 트리 구조형 분할을 생성하는 방법.
- 제3항에 있어서, 상기 단계(d)는 병합 전 총 엔트로피 제한 비용과 병합 후 총 엔트로피 제한 비용 간의 차이를 계산하지 않고 최소 엔트로피 제한 비용 증분을 계산하는 단계를 포함하는 것인, 디지털화된 컬러 이미지의 모든 픽셀들의 트리 구조형 분할을 생성하는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 N개의 상이한 컬러들에서 각각의 컬러를 위한 복수의 P-비트 바이트들은 복수의 주요 컬러들에서 각각의 주요 컬러를 위한 P-비트 바이트를 포함하는 것인, 디지털화된 컬러 이미지의 모든 픽셀들의 트리 구조형 분할을 생성하는 방법.
- 제3항에 있어서, 복수의 주요 컬러들은 빨강, 초록 및 파랑을 포함하는 것인, 디지털화된 컬러 이미지의 모든 픽셀들의 트리 구조형 분할을 생성하는 방법.
- 제1항에 있어서,(e) M개의 상이한 컬러들을 갖는 새로운 디지털화된 이미지를 생성하는 단계를 더 포함하고,상기 단계(d)의 완료 후에 남아있는 상기 M 개의 리프 노드들과 상기 M 개의 상이한 컬러들 사이에는 1대1 대응관계가 존재하는 것인, 디지털화된 컬러 이미지의 모든 픽셀들의 트리 구조형 분할을 생성하는 방법.
- 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 방법의 각 단계를 수행하는 수단들을 포함하는 데이터 처리 시스템.
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- 컴퓨터 시스템에서 사용되는 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 있어서, 상기 컴퓨터 프로그램은, 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 방법의 모든 단계를 수행하도록 상기 컴퓨터 시스템에 지시하는 상기 매체에 기록된 코드 수단을 포함하는 것인, 컴퓨터 판독가능한 기록 매체.
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- 픽셀 맵핑을 나타내는 새로운 인덱스 시퀀스와, 원본 디지털화된 컬러 이미지와 새로운 디지털화된 컬러 이미지가 모두 n개의 픽셀로 정의된 것으로 원본 디지털화된 컬러 이미지로부터 유도된 새로운 디지털화된 컬러 이미지를 위한 컬러 팔레트를 나타내는 새로운 출력 함수를 도출하는 방법에 있어서, 상기 원본 디지털화된 컬러 이미지는 상기 n 개의 픽셀들에 할당되는 N개의 상이한 컬러들에 의해서 제공되며, 상기 새로운 디지털화된 컬러 이미지는 상기 n 개의 픽셀들에 할당되는 M개의 상이한 컬러들에 의해서 제공되고, 상기 새로운 인덱스 시퀀스는 상기 n 개의 픽셀들을 나타내기 위한 n 개의 인덱스 구성 요소들을 구비하고, 상기 새로운 출력 함수는 상기 n 개의 인덱스 구성 요소들을 상기 M개의 컬러들로 맵핑하기 위한 것이고,상기 방법은,(a) 상기 원본 디지털화된 컬러 이미지의 모든 픽셀들을 상기 원본 디지털화된 컬러 이미지의 상기 픽셀의 위치에 상관없이 상기 원본 디지털화된 컬러 이미지의 각각의 픽셀의 컬러에 기초하여 M개의 분리 클러스터로 분할함으로써 제1 새로운 인덱스 시퀀스를 제공하는 단계로서, M은 N보다 적거나 동일한 것인, 상기 제1 새로운 인덱스 시퀀스 제공 단계와;(b) 상기 M 분리 클러스터들에서의 상기 픽셀들에 대한 상기 M개의 상이한 컬러들의 1 대 1 맵핑을 제공하기 위해서 제1 새로운 출력 함수를 제공하는 단계;(c) 상기 제1 새로운 인덱스 시퀀스의 각 구성요소에 대하여, 상기 제1 새로운 출력 함수에 의하여 상기 구성요소에 할당되는 컬러 값이 상기 제1 새로운 출력 함수에 의해 상기 제1 새로운 인덱스 시퀀스의 적어도 하나의 다른 구성요소에 할당된 상기 컬러 값과 상관되는 방식에 기초하여, 상기 새로운 인덱스 시퀀스와 상기 새로운 출력 함수를 개별적으로 제공하기 위하여, 소프트 결정 최적화 처리를 상기 제1 새로운 인덱스 시퀀스와 상기 제1 새로운 출력 함수에 적용하는 단계를 포함하는 새로운 출력 함수를 도출하는 방법.
- 제22항에 있어서, 상기 새로운 디지털화된 컬러 이미지에서의 각각의 픽셀에 대하여 상기 새로운 인덱스 시퀀스에 의해 상기 픽셀에 할당된 상기 컬러 값과 상기 새로운 출력 함수가 상기 컬러 이미지의 픽셀의 위치에 의존하도록, 상기 새로운 인덱스 시퀀스는 소프트 결정 픽셀 맵핑을 제공하는 것인, 새로운 출력 함수를 도출하는 방법.
- 제22항에 있어서, 상기 단계 (c)는 반복적인 소프트 결정 최적화 처리를 적용하는 단계와, 각각의 반복 후에 원본 디지털화된 컬러 이미지의 압축(compression) 및 왜곡(distortion)을 나타내는 비용 함수의 증분 감소를 결정하는 단계를 포함하고,상기 단계 (c)는 상기 증분 감소가 선택된 임계치 이하로 떨어질 때 결정된 상기 새로운 인덱스 시퀀스 및 상기 새로운 컬러 맵핑을 종료하는 것인, 새로운 출력 함수를 도출하는 방법.
- 제24항에 있어서, 상기 단계 (c)는,(i) 카운터 k를 1로 설정하는 단계와;(ii) 상기 k 번째 인덱스 시퀀스에 대해서, 모든 가능한 인덱스 시퀀스들에 걸쳐서, k 번째 출력 함수 및 k 번째 전이 확률 함수를 위한 비용 함수를 최적화함으로써 k+1 번째 인덱스 시퀀스를 결정하는 단계와;(iii) 상기 k+1 번째 인덱스 시퀀스로부터 k+1 번째 출력 함수 및 k+1 번째 전이 확률 함수를 결정하는 단계와;(iv) 상기 k+1 번째 인덱스 시퀀스와, 상기 k+1 번째 출력 함수와 상기 k+1 번째 전이 확률 함수로부터 k+1 번째 비용을 결정하는 단계와;(v) 상기 k+1 번째 비용과 상기 k 번째 비용 사이의 k+1 번째 비용 차이를 계산하고, 상기 k+1 번째 비용 차이가 선택된 임계치보다 작으면 상기 새로운 인덱스 시퀀스 및 상기 새로운 출력 함수로서 각각 상기 k+1 번째 인덱스 시퀀스 및 상기 k+1 번째 출력 함수를 선택하고, 그렇지 않으면 k를 1만큼 증가시키고 단계 (ii) 내지 (v)를 반복하는 단계를 포함하는 것인, 새로운 출력 함수를 도출하는 방법.
- 제25항에 있어서, 상기 단계 (ii)에서, 모든 가능한 인덱스 시퀀스들에 걸쳐서, 주어진 k 번째 출력 함수 및 k 번째 전이 확률 함수에 대하여, 상기 비용 함수를 최적화함으로써 상기 k+1 번째 인덱스 시퀀스를 결정하는 단계는, 비터비 알고리즘을 이용하는 단계를 포함하는 것인, 새로운 출력 함수를 도출하는 방법.
- 제26항에 있어서,상기 단계 (a)는 상기 M 개의 분리 클러스터들을 M' 개의 분리 그룹들로 그룹화하는 단계로서, 상기 M'는 M보다 작은 것인, 상기 그룹화 단계를 더 포함하고;상기 단계 (c)는 상기 M'개의 분리 그룹들에 대해서 상기 소프트 결정 최적화 처리를 적용하는 단계를 포함하는 것인, 새로운 출력 함수를 도출하는 방법.
- 제27항에 있어서, 상기 비용 함수는 M 및 M' 모두에 의존하는 것인, 새로운 출력 함수를 도출하는 방법.
- 제22항 내지 제28항 중 어느 한 항에 따른 방법의 각 단계를 수행하는 모듈들을 포함하는 데이터 처리 시스템.
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- 컴퓨터 시스템에서 사용되는 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 있어서, 상기 컴퓨터 프로그램은, 제22항 내지 제28항 중 어느 한 항에 따른 방법의 모든 단계를 수행하도록 상기 컴퓨터 시스템에 지시하는 상기 매체에 기록된 코드 수단을 포함하는 것인, 컴퓨터 판독가능한 기록 매체.
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