KR20060047631A - 멀티-레벨 이미지의 적응 압축 용이 방법 - Google Patents

멀티-레벨 이미지의 적응 압축 용이 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20060047631A
KR20060047631A KR1020050035945A KR20050035945A KR20060047631A KR 20060047631 A KR20060047631 A KR 20060047631A KR 1020050035945 A KR1020050035945 A KR 1020050035945A KR 20050035945 A KR20050035945 A KR 20050035945A KR 20060047631 A KR20060047631 A KR 20060047631A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
color
foreground
level
component
Prior art date
Application number
KR1020050035945A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101146162B1 (ko
Inventor
에린 엘. 렌쇼
엔리끄 에스. 말바
Original Assignee
마이크로소프트 코포레이션
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 마이크로소프트 코포레이션 filed Critical 마이크로소프트 코포레이션
Publication of KR20060047631A publication Critical patent/KR20060047631A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101146162B1 publication Critical patent/KR101146162B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/12—Selection from among a plurality of transforms or standards, e.g. selection between discrete cosine transform [DCT] and sub-band transform or selection between H.263 and H.264
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/41—Bandwidth or redundancy reduction
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/30—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using hierarchical techniques, e.g. scalability
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/90—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using coding techniques not provided for in groups H04N19/10-H04N19/85, e.g. fractals
    • H04N19/94—Vector quantisation

Abstract

본 발명은 컬러 이미지 성분 및 흑백 이미지 성분을 포함하는 비트스트림을 부호화하여, 화이트보드 등의 캡처된 디지털 이미지와 같은 멀티-레벨 이미지의 적응 압축을 용이하게 한다. 컬러 및 흑백 이미지의 어느 하나 또는 둘다는 사용자 요구, 수신 장치 능력 등에 기초하여 사용자에게 출력될 수 있다.
흑백 이미지, 컬러 이미지, 전경 픽셀, 배경 픽셀, 컬러 맵, 적응 압축

Description

멀티-레벨 이미지의 적응 압축 용이 방법{Adaptive Compression of Multi-Level Images}
도 1은 본 발명의 실시양상에 따라, 화이트보드(whiteboard)의 디지털식으로 캡처된 이미지 등과 같은 멀티-레벨(multi-level) 이미지의 적응 압축을 용이하게 하는 시스템(100)을 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 실시양상에 따라, 화이트보드의 디지털식으로 캡처된 이미지 등과 같은 압축된 멀티-레벨 이미지의 적응 압축해제를 용이하게 하는 시스템(200)을 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 실시양상에 따라, 추론을 하는 인공 지능(AI) 컴포넌트를 포함하는, 화이트보드의 디지털식으로 캡처된 이미지 등과 같은 멀티-레벨 이미지의 적응 압축을 용이하게 하는 시스템(300)을 도시한 도면.
도 4는 화이트보드 캡처 시스템에 의해 생성된 전형적인 디지털 이미지를 도시한 도면.
도 5는 도 4의 컬러 이미지에 대응하여 생성된 흑백 이미지를 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 실시양상에 따라, 컬러 이미지 내의 각 픽셀을 평가하는 반복적 피드백 루프를 통해 컬러 이미지으로부터 흑백 이미지를 용이하게 구성하는 방법(600)을 도시한 도면.
도 7은 본 발명의 실시양상에 따라, 압축 이전에 선택적 컬러-맵이 감소된 멀티-레벨 이미지의 적응 압축을 용이하게 하는 방법(700)을 도시한 도면.
도 8은 본 발명의 실시양상에 따라, 화이트보드의 디지털식으로 캡처된 이미지 등과 같은 멀티-레벨 이미지의 적응 압축을 용이하게 하는 방법(800)을 도시한 도면.
도 9 및 도 10은 본 발명의 다양한 실시양상에 따른 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시한 도면.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
102, 202, 302 : 제어 컴포넌트
104, 304 : 압축 컴포넌트
106, 306 : 인코더
204 : 압축 해제 컴포넌트
206 : 디코더
308 : AI 컴포넌트
[문헌]미국 특허 가출원 제60/567,150호 "Adaptive Compression of Multi-Level Images"(2004년 4월 30일)
본 발명은 컴퓨터 환경 내에서의 통신에 관한 것으로, 더욱 구체적으로 멀티-레벨 이미지과 관련된 데이터의 압축에 관한 것이다.
고비용 저성능 데이터 프로세싱 시스템에서 저비용 고성능통신, 문제점 해결 및 엔터테인먼트 시스템으로의 컴퓨터 및 네트워킹 기술의 발전은 교신, 어음 지불, 쇼핑, 예산편성 및 정보 수집과 같은 작업을 매일 실행하는 부담을 줄이기 위한 비용 절감 및 시간 절약 수단을 제공했다. 예를 들어, 유선 또는 무선 기술을 통해 인터넷에 접속한 컴퓨팅 시스템은 사용자의 손가락끝에서 전세계적으로 위치한 웹사이트 및 서버의 저장소로부터의 풍부한 정보로 거의 순간적인 액세스를 하기 위한 채널을 사용자에게 제공할 수 있다.
이미지 캡처 및 배포는 컴퓨터 산업에서 관심이 점점 증가하는 분야이다. 전형적으로, 3가지 기본적인 부류의 이미지 또는 비트맵이 있다. 예를 들어, 전색(full color) 이미지는 픽셀 당 수백만의 가능한 컬러로 이루어진다. 각각의 픽셀은 3색 좌표{R,G,B}로서, 각각 8 내지 16비트로 표현된다. 전색 비트맵은 전형적으로 JPEG(Joint Photographic Experts Group), JPEG2000, 또는 PNG(Portable Network Graphics) 포맷으로 표시된다. 컬러-맵트(color-mapped) 이미지는 픽셀 당 몇가지 가능한 컬러로 이루어진다. 각각의 픽셀은 보통, 각 컬러에 대한 {R,G,B} 값을 포함하는 컬러 테이블 내로의 인덱스인 값을 갖는다. 컬러-맵트 이미지는 종종 GIF(Graphics Interchange Format) 또는 PNG 포맷으로 표시된다. 바이-레벨(bi-level) 이미지(팩스)는 픽셀 당 2가지 컬러, 보통 흑색과 백색을 이용하고, 전형적으로 문서 이미지에 이용된다. 그 자체로, 바이-레벨 이미지는 종종 TIFF(Tagged Image File Format) 또는 PNG 포맷으로 표시된다.
개선된 이미지 압축 및 향상된 이미지 프리젠테이션을 용이하게 하는 시스템 및 방법에 대해, 본 분야에서 충족되지 않은 요구가 존재한다.
다음은 본 발명의 몇가지 실시양상의 기본적인 이해를 제공하기 위해 본 발명의 간략한 요약을 제공한다. 이 요약은 본 발명의 광범위한 개요가 아니다. 이것은 발명의 핵심적인/중요한 구성요소들을 식별한다거나 또는 발명의 범위를 나타내고자 하는 것이 아니다. 그것의 유일한 목적은 후술되는 더욱 상세한 설명의 서론으로서 발명의 몇몇 개념을 간략화된 형태로 제공하기 위한 것이다.
여기에 개시되고 청구된 본 발명은 그것의 한 실시양상이, 화이트보드 및/또는 문서 캡처 시스템에 의해 생성된 이미지의 압축을 용이하게 하는 시스템에 관한 것이다. 전형적으로, 3가지 부류의 이미지가 있는데, 각 부류의 이미지는 그 특정 이미지 부류에 대한 코덱(codec) 또는 알고리즘에 의해 가장 잘 압축된다. 본 발명은 컬러-맵트 이미지, 특히 화이트보드의 이미지를 캡처함으로써 생성된 컬러-맵트 이미지를 위한 코덱을 제공한다. 전형적으로, 그러한 이미지와 관련하여, 다수의 픽셀은 배경 색(예를 들어, 백색)을 갖고, 소수의 픽셀은 (예를 들어, 선정된 컬러들의 테이블에서 선택될 수 있는) 몇가지 색 중 하나로 근사될 수 있는 색을 갖는다. 컬러 테이블은 전형적인 마름 방지 펜(dry-erase pen)들이 그들이 제조되는 색, 색상 등의 수가 제한되기 때문에 비교적 적은 색상을 가질 수 있고, 화이트보드 이미지는 멀티-레벨 이미지로 간주되며, 각각의 픽셀 값은 컬러 값들(예를 들 어, "레벨들")의 간결한 테이블에 대한 인덱스이다.
본 발명의 실시양상에 따르면, 멀티-레벨 이미지의 효율적인 표현을 위한 압축 알고리즘이 멀티-레벨 코덱(MLC)을 통해 제공된다. 컬러 맵트 이미지는 전형적으로 픽셀 당 몇가지 가능한 컬러를 갖는다. 각각의 픽셀은 보통, 각각의 컬러에 대한 {R,G,B} 값을 포함하는 컬러 테이블 내로의 인덱스인 값을 갖는다. 컬러-맵트 이미지를 위한 일반적인 코덱은 GIF 및 PNG를 포함한다. MLC는 일반적인 GIF 또는 PNG 포맷보다도 더 양호한 컬러-맵트 이미지 압축을 용이하게 한다. 더욱이, 전형적인 부호화된 비트스트림은 복호화되어 따로 흑백 및 컬러 버전의 이미지를 표시할 수 있는 성분을 포함한다. 그러므로, 대역폭이 제한될 때, 이미지의 흑백 버전은 부호화된 비트스트림의 작은 부분으로부터 복호화될 수 있다.
본 발명의 관련된 실시양상에 따르면, 입력 이미지의 압축이 2단계로 발생할 수 있도록, 2중-압축 기능이 제공될 수 있다. 첫째, 각 픽셀에 대한 배경/전경(foreground) 플래그는 이미지의 흑백 표현을 효율적으로 압축하기 위해 압축된다 - 이것은, 예를 들어 바이-레벨 코덱 압축기를 통해 달성될 수 있다. 그 다음, 전경 픽셀에 대한 컬러 인덱스 정보는 (예를 들어, LZ(Ziv-Lempel) 패밀리로부터의) 엔트로피 부호기(entropy encoder)에 의해 압축될 수 있다. 이러한 본 발명의 실시양상은, 예를 들어 원격 회합 협력회의, 정보 교환, 화이트보드 내용 공유 등의 향상을 용이하게 한다. 더욱이, MLC는 유해할 수 있는 대역폭 제한을 경감시키기 위해 질좋은 이미지 압축을 용이하게 한다. 대역폭이 매우 제한되는 경우, 본 발명은 부호화된 정보를 흑백과 컬러 버전으로 분할한 다음에, 대역폭 제한에 따라 흑백 버전만을 전송(예를 들어, 유선, 무선 등을 통해 전송)할 수 있다.
본 발명의 다른 실시양상에 따르면, 전경/배경 이미지 b(m,n)은 바이-레벨 코덱(BLC)과 같은 바이-레벨 인코더로 부호화될 수 있다. 컬러맵 크기는 벡터 양자화 또는 유사한 절차를 통해 선택적으로 감소될 수 있다. 모든 전경 픽셀 값에 의해 형성된 스트링(또는 벡터)은 LZ 인코더와 같은 엔트로피 코더로 부호화될 수 있다. 예를 들어, BLC 코더는 흑백 이미지 b(m,n)을 부호화하기 위해 이용될 수 있고, LZ77-기반의 zlib 라이브러리는 전경 색을 부호화하기 위해 이용될 수 있다. 그외 다른 종류의 바이-레벨 코더(예를 들어, TIFF,PNG) 및 스트링 코더(예를 들어, 그외 다른 LZ 변형)가 본 발명과 관련하여 추가로 이용될 수 있다.
상기 및 관련된 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 소정의 예시적인 실시예는 다음의 상세한 설명 및 첨부된 도면과 관련하여 여기에서 설명된다. 그러나, 이들 실시예는 본 발명의 원리가 이용될 수 있는 여러가지 방식들 중 단지 몇몇 방식만을 나타낸 것으로, 본 발명은 그러한 모든 실시양상 및 그 등가물을 포함하고자 하는 것이다. 본 발명의 기타 장점 및 신규한 특징은 첨부된 도면을 참조한 다음의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다.
이제, 본 발명은 도면을 참조하여 설명되는데, 도면 전체에 걸쳐 동일한 참조번호는 동일한 구성요소를 나타내기 위해 사용된다. 다음 설명에서는 본 발명의 전반적인 이해를 제공하기 위해 다양한 특정 상세가 설명된다. 그러나, 본 발명은 그러한 특정 상세없이도 실시될 수 있다는 것을 명백하게 알 수 있을 것이다. 다 른 경우에, 잘 알려진 구조 및 장치는 본 발명의 설명을 용이하게 하기 위해 블록도 형태로 도시된다.
본 출원에서 사용되는 바와 같이, "컴포넌트" 및 "시스템"이라는 용어는 컴퓨터 관련 엔티티와, 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어 또는 실행시의 소프트웨어를 칭하고자 사용된 것이다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서 상에서 실행되는 프로세스, 프로세서, 객체, 실행가능 파일, 실행 스레드, 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있는데, 이것에 제한되는 것은 아니다. 예를 위해, 서버 상에서 실행되는 애플리케이션 및 서버는 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트는 프로세스 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있고, 하나의 컴포넌트는 하나의 컴퓨터 상에 국한될 수 있고/있거나, 2개 이상의 컴퓨터 사이에서 분산될 수 있다.
여기에서 사용되는 바와 같이, "추론"이라는 용어는 일반적으로 이벤트들 및/또는 데이터를 통해 획득된 관찰 세트로부터 시스템, 환경, 및/또는 사용자에 대해 추론하거나 그것의 상태를 추론하는 프로세스를 칭하는 것이다. 추론은 특정 상황 또는 액션을 식별하기 위해 이용되거나, 또는 예를 들어 상태들에 관한 확률 분포를 생성할 수 있다. 추론은 확률적 - 즉, 데이터 및 이벤트들의 고려에 기초하여 관심있는 상태들에 관한 확률 분포의 계산일 수 있다. 추론은 또한 이벤트들 및/또는 데이터의 세트로부터 더 높은 레벨의 이벤트들을 구성하기 위해 이용된 기술을 칭할 수 있다. 이벤트들이 시간적으로 근접하게 상관되든 안되든, 이벤트들 및 데이터가 하나의 이벤트 및 데이터 소스로부터 발생하든 몇개의 이벤트 및 데이 터 소스로부터 발생하든, 그러한 추론은 관찰된 이벤트들 및/또는 저장된 이벤트 데이터의 세트로부터 새로운 이벤트들 또는 액션들이 구성되게 한다.
본 발명은 컬러-맵트 이미지, 특히, 예를 들어 화이트보드의 컬러 이미지를 캡처함으로써 생성된 컬러-맵트 이미지를 위한 코덱을 제공한다(예를 들어, 도 4 참조). 그러한 이미지는 배경색(예를 들어, 백색)을 갖는 다수의 픽셀, 및 작은 컬러들의 테이블 내의 몇가지 색 중 하나로 근사될 수 있는 색을 갖는 소수의 픽셀을 포함한다. 컬러 테이블은, 전형적인 마름 방지 펜들이 그들이 제조되는 색, 색상 등의 수가 제한되기 때문에, 비교적 적은 색상을 가질 수 있다. 화이트보드 이미지는 멀티-레벨 이미지로 간주되고, 각각의 픽셀 값은 컬러 값들(예를 들어, "레벨들")의 간결한 테이블에 대한 인덱스이다.
컬러 맵트 이미지는 전형적으로 픽셀 당 몇가지 가능한 컬러를 갖는다. 각각의 픽셀은 보통, 각각의 컬러에 대한 {R,G,B} 값을 포함하는 컬러 테이블 내로의 인덱스인 값을 갖는다. 컬러-맵트 이미지를 위한 일반적인 코덱은 GIF 및 PNG를 포함한다. 멀티-레벨 코덱(MLC)은 일반적인 GIF 또는 PNG 포맷보다도 더 양호한 컬러-맵트 이미지 압축을 용이하게 한다. 더욱이, 전형적인 부호화된 비트스트림은 복호화되어 따로 흑백 및 컬러 버전의 이미지를 표시할 수 있는 성분을 포함한다. 그러므로, 대역폭이 제한될 때, 이미지의 흑백 버전(예를 들어, 도 5 참조)은 부호화된 비트스트림의 작은 부분으로부터 복호화될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시양상에 따라, 디지털식으로 캡처된 화이트보드 이미지 등과 같은 멀티-레벨 이미지의 적응 압축을 용이하게 하는 시스템(100)을 도시한 도면이다. 제어 컴포넌트(102)는 디지털식으로 캡처된 화이트보드와 같은 멀티-레벨 이미지를 압축하기 위해 2중 압축 기능을 시스템(100)에 제공하는 압축 컴포넌트(104)에 동작적으로 연결된다. 압축 컴포넌트(104)는 멀티-레벨 이미지를 압축하기 위한 알고리즘인 멀티-레벨 코덱(MLC)을 이용하는 인코더(106)를 포함한다. 인코더 컴포넌트(106)는 전형적으로, 몇몇 부분들, 그들 중에서, 다음에 설명되는 바와 같이, 헤더 정보(이미지 크기, 컬러들의 수, 및 기타 유사한 파라미터를 포함), 부호화된 배경, 및 부호화된 전경 컬러 스트링으로 구성된 오리지널 이미지의 압축된 표현(비트스트림 및/또는 파일)을 생성한다.
예를 들어, 이미지 x(m,n), 0≤m≤NR-1, 0≤n≤Nc-1(NR 및 Nc는 각각 행의 수 및 열의 수임)이 시스템(100)에 입력될 수 있다. 각각의 픽셀 x(m,n)은 [0...L-1] 범위 내의 한 값 v를 가질 수 있고, L은 컬러의 수이다. 실제 컬러 값은 컬러 맵 M={[r0 g0 b0], [r1 g1 b1], ..., [rL-1 gL-1 bL-1]} 내에 저장되고, 모든 컬러 인덱스 0≤v≤L-1에 대해, RGB 값의 트리플렛(triplet)이 있다. 그러므로, 입력 데이터는 픽셀 값 x(m,n) 및 컬러맵 M의 세트이다. 압축 컴포넌트(104)는 제어 컴포넌트(102)와 함께 입력 이미지의 배경 색 vB를 결정할 수 있다. 대부분의 픽셀이 배경 색으로 되어 있기 때문에, vB는 가장 많은 수의 픽셀에 의해 추정된 컬러 값 v과 동일하게 설정될 수 있다. 일반적으로 vB는 백색에 가깝지만, 그외 다른 배경 색도 가능하다. 압축된 비트스트림(또는 파일)에 대해 NR, Nc 및 vB의 값을 포함하는 헤 더가 기입될 수 있다. 이 헤더는 나중에 정의될 컬러맵을 위한 공간을 남겨두도록 설계될 수 있다.
압축 컴포넌트(104) 및/또는 엔트로피 인코더(106)는 다음에 의해 오리지널 입력 이미지를 대응하는 흑백 이미지 b(m,n)로 매핑할 수 있다.
b(m,n)=0, x(m,n)=VB인 경우(예를 들어, 픽셀은 배경에 있음)
b(m,n)=1, x(m,n)≠VB인 경우(예를 들어, 픽셀은 전경에 있음)
그 다음, 흑백 이미지 b(m,n)은 바이-레벨 코덱(BLC)으로 부호화될 수 있고, BLC에 의해 생성된 비트들은 출력 비트스트림 및/또는 파일에 부가될 수 있다. 도 4의 이미지에 대응하는 흑백 이미지 b(m,n)의 한 예는 도 5에 도시된다. 부수적으로, 인코더(106)는 전경 픽셀의 컬러 값을 부호화할 수 있다. 전경 픽셀의 위치가 흑백 이미지 b(m,n)로부터 이미 알려져 있기 때문에, 모든 전경 픽셀의 값은 스캐닝 순서로 스트링 S={v0,v1,...,vF-1}에 부가될 수 있고, F는 전경 픽셀의 수이다(전형적으로, F는 총 픽셀 수 NR·NC보다 훨씬 적다).
스트링 S를 부호화하기 위해, 시스템 인코더(106)는 2가지 모드를 이용할 수 있는데: "무손실" 모드에서는, S 내의 전경 값들이 LZ(Ziv-Lempel) 코더와 같이 반복된 패턴을 포함할 수 있는 스트링에 적절한 엔트로피 코더를 사용하여 직접 부호화되고; "손실" 모드에서는, 컬러맵 M이 더 적은 컬러를 갖는 새로운 컬러맵 M'로 감소된다. 그 다음, 이미지 x(m,n)의 오리지널 인덱스들은 엔트로피 부호화 이전에 새로운 컬러맵에 대한 인덱스로 대체될 수 있다. 원하는 모드가 무손실 모드이 면, 스트링 S는 결과적인 비트들이 출력 비트스트림 또는 파일에 부가될 수 있는 LZ 인코더로 부호화될 수 있다. 그 다음, 컬러맵 M은 부호화를 완료하기 위해 출력 비트스트림 또는 파일의 헤더에 기입될 수 있다.
원하는 모드가 손실 모드이면, 전경 픽셀 컬러의 완전한 재구성이 요구되지 않으므로, 컬러가 표시될 때 오리지널 컬러와 충분히 유사하게 보이는 동안은, 컬러가 근사될 수 있는 것으로 추정될 수 있다. 예를 들어, 손실 모드에서는, 원하는 컬러 수인, 인코더(106)로의 입력 파라미터 K가 있으며, K<L이다. 그 다음, 시스템(100)은 오리지널 맵 M 내의 모든 컬러 [r,g,b]에 대해, 감소된 컬러맵 M' 내의 컬러 [r' g' b']가 있도록, 새로운 컬러맵 M'={[r'0 g'0 b'0], [r'1 g'1 b'1],...,[r'K-1 g'K-1 b'K-1]}를 생성할 수 있고, 그러한 새로운 컬러 [r' g' b']는 오리지널 컬러 [r g b]와 충분히 충분히 유사하다. 그러한 컬러맵 감소는 더 적은 세트 내의 엔트리들이 오리지널 세트 내의 엔트리들에 충분히 근사한 것이 되도록, 벡터들의 세트를 더 적은 세트로 대체하는 벡터 양자화 문제의 한 예이다. 그러므로, 새로운 맵 M'를 생성하기 위해, 압축 컴포넌트(104) 및/또는 인코더(106)는 LBC(통계 문헌에서 K-평균으로도 알려져 있는 Linde-Buzo-Gray) 또는 옥트리(octree) 알고리즘과 같은 벡터 양자화 설계 알고리즘을 이용할 수 있다.
일단 시스템 인코더(106)가 맵 M'를 생성했으면, 표준 전체-검색 벡터 양자화 절차는 컬러를 인덱스에 재할당하기 위해 이용될 수 있다. 각각의 전경 픽셀에 대해, 오리지널 값 v는, 예를 들어 다음을 통해 새로운 값 v'로 대체될 수 있다.
b(m,n)=1인 모든 (m,n)에 대해:
v'에 대응하는 컬러 [r' g' b']가 감소된 컬러맵 M' 내의 모든 컬러에 대해
(v에 대응하는) 오리지널 [r g b] 컬러에 가장 가까운 컬러가 되도록,
x(m,n)=v를 x(m,n)=v'로 대체.
그 다음, 부호화될 스트링 S는 인코더(106)에 의해 형성될 수 있고, S={v'0, v'1,..., v'F-1}이고, F는 전경 픽셀의 수이다. S의 각 요소의 값들의 범위가 감소되었기 때문에, 무손실 모드에 대응하는 오리지널 S보다 더 짧은 비트스트림으로 압축할 것이다. 그러므로, 손실 모드에서, 재구성 충실도의 작은 감소는 압축된 파일 크기의 큰 감소를 용이하게 한다. 이때, 컬러맵 M'는 부호화를 완료하기 위해 출력 비트스트림 또는 파일의 헤더에 기입될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시양상에 따라 멀티-레벨 이미지의 적응 압축해제를 용이하게 하는 시스템(200)을 도시한 도면이다. 애플리케이션 여하에 따라, 인코더 시스템(100) 또는 디코더 시스템(200) 또는 둘다가 제공될 수 있다. 예를 들어, 프린터 드라이버 또는 압축된 문서 생성기는 인코더 시스템(100)만 포함할 수 있고; 파일 뷰어 유틸리티 또는 프린터 제어 소프트웨어는 디코더 시스템(200)만을 포함할 수 있으며; 문서/이미지 처리/편집 애플리케이션 내로의 플러그-인은 인코더 시스템(100) 및 디코더 시스템(200) 둘다 포함할 수 있다.
디코더(206)는 부호화를 선택적으로 되돌릴 수 있다. 디코더(206)의 주요 동작은, 예를 들어 {NR,NC}(이미지 크기), vB(배경 색), K(컬러의 수) 및 컬러맵 M의 파라미터를 결정하기 위해 MLC-생성된 비트스트림 또는 파일의 헤더를 판독하는 것을 포함할 수 있다. 부수적으로, 디코더(206)는 부호화된 흑백 비트맵 b(m,n)을 포함하는 제1 비트스트림 성분을 판독하여 복호화할 수 있고, b(m,n)=0인 모든 픽셀 x(m,n)에 배경 색 vB를 할당할 수 있다. 또한, 디코더(206)는 전경 값들의 부호화된 스트링 S를 포함하는 제2 비트스트림 성분을 선택적으로 판독하여 복호화할 수 있고, 초기에 판독한 컬러맵에 따라 각각의 전경 인덱스에 컬러를 선택적으로 할당할 수 있다. 제2 비트스트림 성분의 판독 및/또는 복호화는 이미지의 흑백 재구성이 사용자의 요구에 충분히 부합될 경우에 반드시 필요한 것은 아니다.
이제 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시양상에 따라 멀티-레벨 이미지의 적응 압축을 용이하게 하는 시스템(300)이 도시된다. 시스템(300)은 시스템(300)에 의해 수신된 정보의 분석을 용이하게 하는 제어 컴포넌트(320)를 포함한다. 제어 컴포넌트는 인코더(306)를 또한 포함하는 압축 컴포넌트(304)와 동작적으로 관련된다.
부수적으로, 제어 컴포넌트(302)는 시스템(300)의 동작에 관해 추론을 할 수 있는 AI 컴포넌트(308)를 포함한다. 예를 들어, AI 컴포넌트는 사용자의 요구, 수신 사용자 장치의 표시 능력 등에 관한 정보에 의존하여 적절한 부호화 모드(예를 들어, 무손실 또는 손실)를 추론할 수 있다. 다른 예에 따르면, AI 컴포넌트(308) 는 입력 이미지 등의 픽셀 컬러에 대한 적절한 컬러 테이블을 추론할 수 있다. 더욱이, AI 컴포넌트(308)는 대역폭이 상당히 제한되는 경우, 입력 이미지의 흑백 버전이 전경 픽셀의 컬러에 관련된 정보없이 전송될 수 있도록, 예를 들어 대역폭 이용도에 관해 결정 및/또는 추론을 하기 위해 이용될 수 있다. 이러한 방식으로, 시스템(300)은 대역폭 제한을 회피하면서, 수신 사용자에게 오리지널 이미지의 의미있는 표현을 제공할 수 있다.
관련된 실시양상에 따르면, AI 컴포넌트(308)는 (예를 들어, 수신 장치로부터의 요청과 관련된 정보 등에 부분적으로 기초하여) 압축된 이미지를 수신하고 있는 장치의 유형을 결정 및/또는 추론할 수 있고, 그러한 추론을 이용하여, 장치가 멀티-레벨 컬러 이미지를 수신 및/또는 표시할 수 있는 지의 여부를 판정할 수 있다. 수신 장치가 (예를 들어, 대역폭 제한, 장치 능력 제한, 일시적 수신 장치 CPU 비이용도 등으로 인해) 멀티-레벨 이미지를 수신 및/또는 표시할 수 없다고 판정되면, 시스템(300)은 수신 장치의 제한을 보상하기 위해 바이-레벨 이미지를 자동으로 전송할 수 있고, 수신 사용자에게 의미있는 정보를 여전히 제공할 수 있다.
AI 컴포넌트(308)에 의해 제공될 수 있는 추론 실행의 다른 예는, 예를 들어 사용자 선호도에 관한 추론을 포함할 수 있다. 한 예에 따르면, AI 컴포넌트(308)는 사용자가 오리지널 이미지의 전색 멀티-레벨 버전, 감소된-컬러 멀티-레벨 버전, 및/또는 입력 이미지의 바이-레벨의 흑백 버전을 원하고/원하거나, 그러한 버전을 수신할 수 있는 지의 여부를 추론하기 위해, 사용자-입력 선호도, 정보 등을 평가할 수 있다. 예를 들어, 원격 지역에서 셀 폰을 통해 압축된 이미지를 수신하 는 사용자는 셀 폰을 "롬(roam)"으로 설정할 수 있고, AI 컴포넌트(308)는 셀 폰에 전송하기 위한 압축된 이미지의 유형에 관해 추론이 행해질 수 있도록 로밍 셀 폰의 제한된 수신 능력을 인식할 수 있다. 부수적으로, 사용자에게는, 더 양호하거나 더 떨어진 품질의 이미지가 수신될 수 있게 하기 위해 사용자가 수신 장치내의 설정 변경을 재촉받을 수 있도록, AI 컴포넌트(308)에 의해 추론된 장치의 수신 능력에 관련된 정보가 제공될 수 있다.
더욱이, 시스템(300)은 사용자 인터페이스를 사용자에게 제공하여, 상이한 품질 레벨의 압축된 이미지와 관련된 파일 크기, 송신 및/또는 수신 자원에 관한 사용자-선택가능 옵션, 송신 우선순위, 파일 내용, 수신 장치 능력의 함수로서의 다운로드 시간, 다운로드 시간의 감소 및/또는 수신 능력 증가에 대한 제안 등과 같은 보충 정보를 제공할 수 있다. 사용자의 뷰잉 경험을 향상시키기 위해 필요한 임의의 모든 정보는 사용자 인터페이스를 통해 사용자에게 제공될 수 있다. 앞의 예들은 사실상 예시적인 것으로, AI 컴포넌트(308)가 추론하는 방식의 범위, 또는 AI 컴포넌트(308)에 의해 행해질 수 있는 추론의 수를 제한하고자 하는 것이 아니라는 것을 알기 바란다.
여기에서 사용되는 바와 같이, "추론"이라는 용어는 일반적으로 이벤트들 및/또는 데이터를 통해 획득된 관찰 세트로부터 시스템, 환경, 및/또는 사용자에 대해 추론하거나 그것의 상태를 추론하는 프로세스를 칭하는 것이다. 추론은 특정 상황 또는 액션을 식별하기 위해 이용되거나, 또는 예를 들어 상태들에 관한 확률 분포를 생성할 수 있다. 추론은 확률적 - 즉, 데이터 및 이벤트들의 고려에 기초 하여 관심있는 상태들에 관한 확률 분포의 계산일 수 있다. 추론은 또한 이벤트들 및/또는 데이터의 세트로부터 더 높은 레벨의 이벤트들을 구성하기 위해 이용된 기술을 칭할 수 있다. 이벤트들이 시간적으로 근접하게 상관되든 안되든, 이벤트들 및 데이터가 하나의 이벤트 및 데이터 소스로부터 발생하든 몇개의 이벤트 및 데이터 소스로부터 발생하든, 그러한 추론은 관찰된 이벤트들 및/또는 저장된 이벤트 데이터의 세트로부터 새로운 이벤트들 또는 액션들이 구성되게 한다. 다양한 분류 체계 및/또는 시스템(예를 들어, 서포트 벡터 머신(support vector machines), 신경망(neural networks), 전문가 시스템(expert systems), 베이지안 신뢰 네트워크(Bayesian belief networks), 퍼지 로직(fuzzy logic), 데이터 융합 엔진(data fusion engines)...)은 본 발명과 관련된 자동적 및/또는 추론적 액션을 실행하는 것과 관련하여 이용될 수 있다.
도 4 및 도 5는 예시적인 목적으로 제시된 것으로, 디지털 캡처 후에 나타날 수 있는 전형적인 화이트보드 이미지(도 4)를 예시적으로 나타낸다. 도 4의 컬러 라인은 변화하는 셰이드 라인으로 표현된다. 대역폭 제한이 지시된 경우에, 컬러 이미지(도 4)에 대응하는 흑백 이미지(도 5)는 제한된 대역폭 및/또는 제한된 수신 장치 능력에도 불구하고 사용자와의 정보 교환을 용이하게 하기 위해 사용자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 화이트보드의 이미지 및 그 내용이 캡처되어, 단순한 LCD 화면을 갖는 핸드헬드, 팩스 기계 등과 같은 최소 그래픽 능력의 수신 장치에 전송되는 경우에, 시스템은 핸드헬드 장치에 의해 용이하게 해석되어 표시될 수 있는 흑백 이미지를 제공하도록 설정될 수 있다.
설명을 간결하게 하기 위해, 예를 들어, 플로우차트의 형태로 여기에 도시된 하나 이상의 방법은 일련의 액트들로서 도시되고 설명되지만, 본 발명은 몇몇 액트들이 본 발명에 따라, 여기에 도시되고 설명된 것과 다른 순서로 및/또는 도시되고 설명된 것과 다른 액트와 동시에 발생할 수 있으므로, 액트들의 순서에 의해 제한되지 않는다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 본 분야에 숙련된 기술자들은 방법이 상태도와 같이 일련의 서로 관련된 상태 또는 이벤트로서 표시될 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다. 게다가, 모든 도시된 액트들이 본 발명에 따른 방법을 구현하기 위해 요구되는 것은 아니다.
도 6은 본 발명의 실시양상에 따라, 디지털식으로 캡처된 화이트보드 이미지 등과 같은 멀티-레벨 이미지의 적응 압축을 위한 방법(600)을 도시한 것이다. 단계(602)에서, 입력 이미지 x(m,n) 및 관련된 컬러 맵이 판독될 수 있다. 입력 이미지 x(m,n) 및 관련된 컬러 맵이 단계(602)에서 판독된 후, 단계(604-608)에 표시된 여러 액션을 포함하는 배경 처리가 시작될 수 있다. 단계(604)에서, 가장 빈번한 컬러 vB=배경 색에 관한 판정이 이루어진다. 단계(606)에서, 흑백 이미지 b(m,n)이 판정되어, 단계(608)에서 바이-레벨 인코더를 통해 부호화될 수 있다. 배경 처리는 도 7에서 더욱 상세하게 도시된다. 단계(602-608)로 표시된 방법은, 출력 비트스트림이 바이-레벨 인코더에 의해 부호화된 이미지 b(m,n)와 관련된 데이터에 기초하여 기입될 수 있도록, 흑백이 원하는 전부인 경우에 후술되는 전경 처리없이 구현될 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다.
그 다음, 방법은 단계(610)으로 진행하여, 전경 픽셀 값이 M'에 기초하여 스트링 S 내로 연결될 수 있다. 단계(612)에서, 전경 컬러 값의 스트링인 스트링 S는 엔트로피 인코더를 통해 부호화될 수 있다. 마지막으로, 단계(614)에서, 출력 비트스트림은 단계(612)로부터의 부호화된 스트링 S 및 단계(608)로부터의 부호화된 흑백 이미지 정보를 이용하여 기입될 수 있다. 이와 같이, 단계(610 및 612)는 도 8과 관련하여 더욱 상세하게 설명되는 전경 처리 동안에 발생할 수 있는 액션을 나타낸다.
도 7은 본 발명의 실시양상에 따라, 멀티-레벨 이미지의 적응 압축 및 그것의 바이-레벨 이미지로의 변환을 위한 방법(700)을 도시한 것이다. 단계(702)에서, 가장 빈번하게 발생하는 컬러 vB가 "배경" 색으로 지정되도록, 한 이미지 내에서 가장 빈번하게 발생하는 컬러 vB에 관한 판정이 이루어진다. 예를 들어, 입력 이미지는 0≤m≤NR-1, 0≤n≤NC-1(NR 및 NC는 각각 행의 수 및 열의 수임)이 되게, 픽셀 x(m,n)의 세트를 포함할 수 있다. 이미지 내의 각 픽셀은 [0...L-1] 범위 내의 컬러 값을 가질 수 있고, L은 가능한 컬러의 수를 나타낸다. 픽셀과 관련된 실제 컬러 값은 컬러 맵 M 내에 저장될 수 있고, M={[r0 g0 b0], [r1 g1 b1], ..., [rL-1 gL-1 bL-1]}이고, 모든 컬러 인덱스 0≤v≤L-1에 대해, 그 대응하는 컬러를 결정하는 RGB 값의 트리플렛이 있다. 예를 들어, 압축 및/또는 변환될 이미지가 자리를 차지한 화이트보드의 디지털 사진이면, 이미지에 의해 구성된 대다수의 픽셀은 백색 을 나타낼 것이다. 그러한 경우이면, 백색은 vB에 할당될 수 있다. 그러므로, 배경 색 vB는, 예를 들어 각 컬러의 발생 횟수가 계산되고, vB가 가장 큰 계수를 갖는 컬러에 할당되는 히스트그램 계산을 통해, 결정될 수 있다.
단계(704)에서, 루프가 개시되어, 이미지 내의 모든 픽셀 세트 x(m,n)를 통해 순환하고, 단계(706)에서, 각각의 개별 픽셀이 vB와 동일한 값을 나타내는 지의 여부에 관한 판정이 이루어진다. 특정 위치 (m,n)에서의 주어진 픽셀 x(m,n)이 vB와 동일한 컬러 값을 갖는 것으로 판정되면, 대응하는 배경 플래그 값 b(m,n)은 0으로 설정된다. 픽셀 컬러 값이 vB와 동일하지 않은 것으로 판정되면, 단계(710)에서, 특정 픽셀에 대한 대응하는 배경 플래그 값 b(m,n)은 1로 설정되고, 즉 값 "1"은 비-배경 색을 나타낸다. 즉, b(m,n)=1은 위치 (m,n)이 전경 픽셀에 대응한다는 것을 나타낸다. 원한다면, NR, NC 및 vB의 값을 포함하는 헤더가 압축 비트스트림 및/또는 파일에 대해 기입될 수 있다. 부수적으로, 헤더는 컬러맵에 관련된 정보를 위해 지정된 추가 공간을 가지고 구성될 수 있다.
일단 특정 픽셀이 평가되어 값이 할당되었으면, 단계(712)에서 이미지 내의 모든 픽셀 (m,n)이 프로세스되었는 지의 여부에 관해 판정이 이루어질 수 있다. 단계(712)에서 모든 픽셀 (m,n) 세트가 평가되지 않은 것으로 판정되면, 방법은 다른 픽셀 평가 반복, 즉 새로운 쌍의 픽셀 어드레스 (m,n)를 갖는 픽셀 평가 반복을 위해 단계(704)로 되돌아갈 수 있다. 그러나, 단계(712)에서의 판정이 픽셀 (m,n) 의 전체 세트가 프로세스된 것으로 나타나면, 오리지널 이미지 x(m,n)은 대응하는 흑백 이미지 b(m,n) 내로 매핑될 수 있고, x(m,n)=vB이면 b(m,n)=0이고, x(m,n)≠vB이면 b(m,n)=1이다. 그 다음, 방법은 단계(714)로 진행하여, 흑백 이미지 b(m,n)이, 예를 들어 바이-레벨 인코더를 통해 부호화될 수 있다. 그 다음, 바이-레벨 인코더에 의해 부호화된 비트는 출력 비트스트림 및/또는 파일에 부가될 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시양상에 따라, 디지털식으로 캡처된 화이트보드 이미지 등과 같은 멀티-레벨 이미지의 적응 압축을 위한 방법(800)을 도시한 것이다. 단계(802)에서, 캡처된 이미지와 관련된 데이터를 압축할 때 손실 모드가 바람직한 지의 여부에 관해 판정이 이루어질 수 있다. 예를 들어, 전형적인 손실 데이터 압축 코덱은 스트리밍 매체, 기술 등과 관련하여 이용된다. 한 예에 따르면, 손실 변환 코덱이 이용될 수 있는데, 한 이미지의 샘플들이 선택되고, 작은 세그먼트로 분석되며, 새로운 기저 공간으로 변환되고, 마지막으로 양자화되어 엔트로피 부호화될 수 있다. 다른 예에 따르면, 손실 예측 코덱은 본 발명과 관련하여 이용될 수 있는데, 이를 통해, 사전에 복호화된 데이터가 현재의 이미지를 예측하기 위해 사용될 수 있다. 그 다음, 예측 데이터와 실제 데이터 간의 에러가 양자화되어 부호화될 수 있다. 또 다른 예에 따르면, 변환 및 예측 손실 코덱들의 조합이 이용될 수 있다.
손실 모드가 선택되면, 방법은 단계(804)로 진행하여, 컬러맵 M이 벡터 양자화 기술, 옥트리 감소, 중심(centroid) 분석 기술 등에 의해 감소될 수 있다. 손 실 모드는 복잡한 영상의 압축을 개선하는 데에 바람직하다. 예를 들어, 화이트보드는 백색 배경 상에 단색(예를 들어, 청색)을 사용하여 채워딜 수 있다. 청색 마커(marker)가 일반적으로 발생하는 그 밖의 마커들(예를 들어, 적색, 흑색 등)에 겹쳐쓰기 위해 사용되었으면, 화이트보드를 차지하기 위해 사용된 청색 마커는 또한 화이트보드 상에서 그러한 다른 컬러들을 무시할 것이다. 2개의 가장 빈번한 픽셀 컬러 값(예를 들어, 백색 배경 및 청색 마커) 이외의 컬러 값을 갖는 픽셀들은 백색 배경 상에 순수한 청색 마킹을 표시하기 위해 요구된 최소한의 픽셀만을 제공하기 위해 제거될 수 있다. 화이트보드 이외에 그외 다른 이미지 대상이 있듯이, 그외 다른 컬러의 배경 및/또는 마커가 본 발명에 의해 고려되기 때문에, 앞의 예에서 주어진 특정 컬러는 제한적인 의미로 해석되어서는 안된다는 것을 알 수 있을 것이다.
부수적으로, 화이트보드가 다수의 컬러로 채워지며, 그중 몇몇 컬러가 우세한 경우, 손실 모드는 컬러맵 M을 M'로 감소시키기 위해 이용될 수 있으며, M'는 가장 우세한 컬러들의 세트를 포함한다. 예를 들어, 청색, 녹색 및 적색 마커가 화이트보드를 차지하기 위해 주로 사용되지만, 주황색 마커가 화이트보드 상에 단 하나의 선을 그리기 위해 사용되면, 청색, 녹색, 적색 및 주황색을 포함하는 컬러맵 M은 청색 적색 및 녹색을 포함하는 M'로 감소될 수 있다. 이 시나리오에 따르면, 주황색 선은 감소된 컬러맵 M'내에서 적색이 주황색에 가장 가까운 컬러이기 때문에 적색으로 표시될 수 있다.
단계(806)에서, 전경 픽셀 스트링 S는 "빔(empty)"으로 초기화될 수 있다. 부수적으로, 단계(802)에서의 판정이 손실 모드가 요구되지 않는다는 것을 나타내면, 방법은 바로 단계(806)으로 진행하여, 컬러맵 M을 감소시키지 않고 전경 픽셀 스트링 S를 초기화한다. 그 다음, 단계(808)에서, 루프가 이미지 내의 모든 픽셀 (m,n)에 대해 개시될 수 있다. 단계(810)에서, 방법(700)과 관련하여 결정된 바와 같이, 주어진 픽셀이 전경(예를 들어, b(m,n)=1)에 있는 지의 여부에 관해 판정이 이루어질 수 있다. 픽셀이 전경 픽셀이 아닌 것으로 판정되면(예를 들어, b(m,n)=0인 배경 픽셀이면), 방법은 단계(808)로 되돌아가서, 나머지 픽셀에 관해 더욱 반복한다. 단계(810)에서, 픽셀이 전경 픽셀인 것으로 판정되면, 단계(812)에서 손실 모드가 요구되는 지의 여부에 관해 판정이 이루어진다. 손실 모드가 요구되면, 단계(814)에서, 픽셀 (m,n)의 컬러 값은 감소된 컬러맵 M'로부터 가장 가까운 컬러 c로 대체될 수 있다. 단계(816)에서, 픽셀 (m,n)의 새로운 컬러 값은 스트링 S에 부가될 수 있다.
단계(812)에서 손실 모드가 요구되지 않는 것으로 판정되는 경우에, 방법은 단계(812)에서 바로 단계(816)으로 진행하여, 픽셀 (m,n)의 컬러 값 c가 스트링 S에 부가될 수 있다. 그 다음, 단계(818)에서, 모든 픽셀 (m,n)이 프로세스되었는 지의 여부에 관해 판정이 이루어질 수 있다. 완성 세트 내의 모든 픽셀보다 적은 픽셀이 프로세스되었으면, 방법은 단계(808)로 되돌아가서, 픽셀 분석을 더욱 반복한다. 단계(818)에서, 모든 픽셀이 평가되었다고 판정되면, 방법은 단계(820)으로 진행하여, 전경 컬러 값의 스트링 S는 (예를 들어, LZ(Ziv-Lempel) 패밀리로부터의) 엔트로피 인코더를 통해 부호화될 수 있다.
도 6, 7 및 8은 본 발명에 따른 멀티-레벨 이미지의 적응 압축을 위한 양호한 실시예인 플로우차트(600, 700 및 800)를 제공한다는 것을 알기 바란다. 본 분야에 숙련된 기술자들이라면, 플로우차트의 동작 순서가 예를 들어 특정 하드웨어 플랫폼에 더욱 적합하게 변경될 수 있도록, 플로우차트(600, 700 및 800)에 관한 변형을 사용할 수 있고; 그러한 변형은 여전히 본 발명의 실시예이다.
또한, 플로우차트(600, 700 및 800)는 인코더(106)의 양호한 실시예를 설명하는 것이라는 것을 알기 바란다. 이들 플로우차트에서 설명된 동작으로부터, 본 분야에 숙련된 기술자는 디코더(206)에 대응하는 플로우차트를 이끌어낼 수 있다.
이제 도 9를 참조하면, 개시된 아키텍처를 실행하기 위해 동작가능한 컴퓨터의 블록도가 도시되어 있다. 본 발명의 다양한 실시양상을 위한 부수적인 상황을 제공하기 위해, 도 9 및 다음 설명은 본 발명의 다양한 실시양상이 구현될 수 있는 적절한 컴퓨팅 환경(900)에 대해 간략하고 일반적인 설명을 제공하고자 하는 것이다. 본 발명은 하나 이상의 컴퓨터 상에서 실행될 수 있는 컴퓨터 실행가능 명령어와 일반적으로 관련하여 상술되었지만, 본 분야에 숙련된 기술자들은 본 발명이 또한 그외 다른 프로그램 모듈과 조합하여, 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로서 구현될 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다. 일반적으로, 프로그램 모듈은 특정 태스크를 실행하거나 특정 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴, 프로그램, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포함한다. 게다가, 본 분야에 숙련된 기술자들은 본 방법이, 다음의 각각이 하나 이상의 관련된 장치와 동작가능하게 연결될 수 있는, 퍼스널 컴퓨터, 핸드헬드 컴퓨팅 장치, 마이크로프로세서 기반 또는 프로그램가능 소 비자 전자제품뿐만 아니라, 단일 프로세서 또는 다중 프로세서 컴퓨터 시스템, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 등을 포함하는 기타 컴퓨터 시스템 구성으로 실시될 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다. 도시된 본 발명의 실시양상은 또한 통신 네트워크를 통해 링크되는 원격 프로세싱 장치에 의해 소정의 태스크를 실행하는 분산 컴퓨팅 환경에서 실시될 수 있다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은 로컬 및 원격 메모리 저장 장치 내에 위치할 수 있다.
다시 도 9를 참조하면, 본 발명의 여러 실시양상을 구현하는 예시적인 환경(900)은 프로세싱 유닛(904), 시스템 메모리(906) 및 시스템 버스(908)를 포함하는 컴퓨터(902)를 포함하여 도시되어 있다. 시스템 버스(908)는 시스템 메모리(906)를 포함하는(이것에 제한되지 않음) 시스템 컴포넌트를 프로세싱 유닛(904)에 연결시킨다. 프로세싱 유닛(904)은 여러가지 시판중인 프로세서들 중의 임의의 것일 수 있다. 2중 마이크로프로세서 및 그외 다중-프로세서 아키텍처가 또한 프로세싱 유닛(904)으로서 이용될 수 있다.
시스템 버스(908)는 여러가지 시판중인 버스 아키텍처 중의 임의의 것을 사용하는 로컬 버스, 주변 버스, 및 메모리 버스(메모리 제어기가 있거나 없음)로 더욱 상호접속할 수 있는 몇가지 유형의 버스 구조 중의 임의의 것일 수 있다. 시스템 메모리(906)는 판독 전용 메모리(ROM)(910) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM)(912)를 포함한다. 시동중과 같은 때에 컴퓨터(902) 내의 구성요소들간에 정보를 전송하는 것을 돕는 기본 루틴을 포함하는 기본 입출력 시스템(BIOS)은 ROM, EPROM, EEPROM과 같은 비휘발성 메모리(910)에 저장된다.
컴퓨터(902)는 또한 하드 디스크 드라이브(914), 자기 디스크 드라이브(916)(예를 들어, 분리형 디스크(918)로부터 판독하거나 그 디스크에 기록함) 및 광학 디스크 드라이브(920)(예를 들어, CD-ROM 디스크(922)를 판독하거나, 또는 디지털 비디오 디스크(DVD)와 같은 다른 고용량 광학 매체로부터 판독하거나 그 광학 매체에 기록함)를 포함한다. 하드 디스크 드라이브(914), 자기 디스크 드라이브(916) 및 광학 디스크 드라이브(920)는 하드 디스크 드라이브 인터페이스(924), 자기 디스크 드라이브 인터페이스(926) 및 광학 드라이브 인터페이스(928)에 의해 시스템 버스(908)에 각각 접속될 수 있다. 드라이브 및 관련된 컴퓨터 판독가능 매체는 데이터, 데이터 구조, 컴퓨터 실행가능 명령어 등의 비휘발성 저장을 제공한다. 컴퓨터(902)에서, 드라이브 및 매체는 적절한 디지털 포맷의 방송 프로그래밍의 저장을 수용한다. 상기 컴퓨터 판독가능 매체의 설명은 하드 디스크, 분리형 자기 디스크 및 CD를 언급하고 있지만, 지프 드라이브, 자기 카세트, 플래시 메모리 카드, 디지털 비디오 디스크, 카트리지 등과 같이 컴퓨터에 의해 판독가능한 다른 유형의 매체가 또한 예시적인 동작 환경에서 사용될 수 있고, 또한 그러한 임의의 매체가 본 발명의 방법을 실행하는 컴퓨터 실행가능 명령어를 포함할 수 있다는 것을 본 분야에 숙련된 기술자들은 이해할 수 있을 것이다.
다수의 프로그램 모듈은 운영 체계(930), 하나 이상의 응용 프로그램(932), 기타 프로그램 모듈(934) 및 프로그램 데이터(936)를 포함하는 드라이브 및 RAM(912) 내에 저장될 수 있다. 본 발명은 여러가지 시판중인 운영 체계 또는 운영 체계의 조합으로 구현될 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다.
사용자는 키보드(938) 및 마우스(940)와 같은 포인팅 장치를 통해 컴퓨터(902) 내에 커맨드 및 정보를 입력할 수 있다. (도시되지 않은) 기타 입력 장치는 마이크로폰, IR 원격 제어, 조이스틱, 게임 패드, 위성 접시, 스캐너 등을 포함할 수 있다. 이들 입력 장치 및 그외의 입력 장치는 종종, 시스템 버스(908)에 연결되는 직렬 포트 인터페이스(942)를 통해 프로세싱 유닛(904)에 접속되지만, 병렬 포트, 게임 포트, 유니버셜 시리얼 포트("USB"), IR 인터페이스 등과 같은 기타 인터페이스에 의해 접속될 수 있다. 모니터(944) 또는 다른 유형의 표시 장치는 또한 비디오 어댑터(946)와 같은 인터페이스를 통해 시스템 버스(908)에 접속된다. 모니터(944) 외에도, 컴퓨터는 전형적으로 스피커, 프린터 등과 같은 기타 주변 출력 장치(도시되지 않음)를 포함한다.
컴퓨터(902)는 유선 및/또는 무선 통신을 통해 원격 컴퓨터(948)(들)과 같은 하나 이상의 원격 컴퓨터로의 논리적 접속을 이용한 네트워크 환경에서 동작할 수 있다. 원격 컴퓨터(들)(948)은 워크스테이션, 서버 컴퓨터, 라우터, 퍼스널 컴퓨터, 포터블 컴퓨터, 마이크로프로세서 기반의 오락 기기, 피어 장치 또는 그외 일반적인 네트워크 노드일 수 있고, 간략화를 위해, 메모리 저장 장치(950)만이 도시되었지만, 전형적으로 컴퓨터(902)에 관하여 상술한 구성요소 중의 다수 또는 전부를 포함할 수 있다. 도시된 논리적 접속은 근거리 통신망(LAN; 952) 및 원거리 통신망(WAN; 954)을 포함한다. 이러한 네트워크 환경은 사무실, 기업 광역 컴퓨터 네트워크, 인트라넷 및 인터넷에서 일반적인 것이다.
LAN 네트워크 환경에서 사용되는 경우, 컴퓨터(902)는 유선 또는 무선 통신 네트워크 인터페이스 또는 어댑터(956)를 통해 LAN(952)에 접속된다. 어댑터(956)는 무선 어댑터(956)와 통신하기 위해 네트워크 상에 배치된 무선 액세스 포인트를또한 포함할 수 있는 LAN(952)으로의 유선 또는 무선 통신을 용이하게 할 수 있다. WAN 네트워크 환경에서 사용되는 경우, 컴퓨터(902)는 일반적으로 모뎀(958)을 포함하거나, 또는 LAN 상의 통신 서버에 접속되거나, 또는 인터넷과 같은 WAN(954)을 통해 통신을 구축하기 위한 다른 수단을 갖는다. 내장형 또는 외장형 및 유선 또는 무선 장치일 수 있는 모뎀(958)은 직렬 포트 인터페이스(942)를 통해 시스템 버스(908)에 접속된다. 네트워크 환경에서, 컴퓨터(902)에 관해 도시된 프록그램 모듈, 또는 그 일부는 원격 메모리 저장 장치(950) 내에 저장될 수 있다. 도시된 네트워크 접속은 예시적인 것이고, 컴퓨터들 사이의 통신 링크를 구축하는 다른 수단이 사용될 수 있다.
컴퓨터(902)는 무선 통신으로 동작가능하게 배치된 임의의 무선 장치 또는 엔티티, 예를 들어 프린터, 스캐너, 데스크탑 및/또는 포터블 컴퓨터, 포터블 데이터 어시스턴트, 무선으로 검출가능한 태그와 관련된 장비 또는 위치(예를 들어, 키오스크(kiosk), 뉴스 스탠드(news stand), 레스트룸(restroom))의 어떤 부분, 및 전화기와 통신하도록 동작가능하다. 이것은 최소한 Wi-Fi 및 BluetoothTM 무선 기술을 포함한다. 그러므로, 통신은 종래의 네트워크에서와 같은 선정된 구조이거나, 또는 단순히 최소한 2개의 장치 사이의 특별한 통신일 수 있다.
Wi-Fi(Wireless Fidelity)는 유선없이, 집의 침상, 호텔 방의 침대, 또는 회 사의 회의실에서 인터넷에 접속할 수 있게 한다. Wi-Fi는 그러한 장치들, 예를 들어 컴퓨터들이 실내와 실외에서; 즉 기지국 범위 내의 어느곳에서나 데이터를 송수신할 수 있게 하는 셀 폰과 같은 무선 기술이다. Wi-Fi 네트워크는 IEEE 802.11(a,b,g 등)이라고 하는 무선 기술을 사용하여, 안전하고 신뢰성있고 빠른 무선 접속을 제공한다. 하나의 Wi-Fi 네트워크는 컴퓨터들을 서로에 대해, 인터넷으로, 그리고 (IEEE 802.3 또는 이더넷을 사용하는) 유선 네트워크로 접속시키기 위해 사용될 수 있다. Wi-Fi 네트워크는 무허가 2.4 및 5 GHz 무선 대역에서, 예를 들어 11 Mbps(802.11a) 또는 54 Mbps(802.11b) 데이터 속도로, 또는 두개의 대역(2중 대역)을 포함하는 제품에서 동작하므로, 네트워크는 많은 사무실에서 사용된 기본적인 10BaseT 유선 이더넷 네트워크와 유사한 실세계 성능을 제공할 수 있다.
개시된 컴퓨터(902)는 또한 HiperLAN 기술이 이용될 수 있다. HiperLAN은 유럽 국가들에서 주로 사용된 무선 LAN(WLAN) 통신 표준 세트이다. HiperLAN/1과 HiperLAN/2의 2가지 스펙이 있는데, 이 둘은 유럽 전기통신 표준 협회에 의해 채택되었다. HiperLAN 표준은 미국 및 그 밖의 채택 국가들에서 사용된 IEEE 802.11 WLAN 표준과 유사한 특징 및 능력을 제공한다. HiperLAN/1은 5GHz 범위의 무선 주파수 스펙트럼에서 20Mbps 까지의 속도로 통신을 제공한다. HiperLAN/2는 동일한 RF 대역에서 54Mbps 까지의 속도로 동작하고, 데이터, 이미지 및 음성 통신을 송수신하는 3G(3세대) WLAN 시스템과 호환가능하다. HiperLAN/2는 잠재력을 갖고 있으며, 5 GHz 대역에서 유사한 장치들과 관련하여 세계적인 구현화에 쓰일 예정이다.
이제 도 10을 참조하면, 본 발명에 따른 예시적인 컴퓨팅 환경(1000)의 개략적인 블록도가 도시되어 있다. 시스템(1000)은 하나 이상의 클라이언트(들)(1002)을 포함한다. 클라이언트(들)(1002)은 하드웨어 및/또는 소프트웨어(예를 들어, 스레드, 프로세스, 컴퓨팅 장치)일 수 있다. 클라이언트(들)(1002)은 예를 들어 본 발명을 이용함으로써 쿠키(들) 및/또는 관련된 문맥 정보를 수용할 수 있다. 시스템(100)은 또한 하나 이상의 서버(들)(1004)을 포함한다. 서버(들)(1004)은 또한 하드웨어 및/또는 소프트웨어(예를 들어, 스레드, 프로세스, 컴퓨팅 장치)일 수 있다. 서버(1004)는, 예를 들어 본 발명을 이용함으로써 변환을 실행하기 위한 스레드를 수용할 수 있다. 클라이언트(1002)와 서버(1004) 사이의 한가지 가능한 통신은 2개 이상의 컴퓨터 프로세스들 사이에서 송신되도록 적응된 데이터 패킷의 형태로 될 수 있다. 데이터 패킷은 예를 들어 쿠키 및/또는 관련된 문맥 정보를 포함할 수 있다. 시스템(1000)은 클라이언트(들)(1002)과 서버(들)(1004) 사이의 통신을 용이하게 하기 위해 이용될 수 있는 통신 프레임워크(1006)(예를 들어, 인터넷과 같은 글로벌 통신 네트워크)를 포함한다.
통신은 유선(광섬유 포함) 및/또는 무선 기술을 통해 용이하게 될 수 있다. 클라이언트(들)(1002)은 클라이언트(들)(1002)에 국한된 정보(예를 들어, 쿠키(들) 및/또는 관련된 문맥 정보)를 저장하기 위해 이용될 수 있는 하나 이상의 클라이언트 데이터 저장부(들)(1008)에 동작가능하게 접속된다. 이와 마찬가지로, 서버(들)(1004)은 서버(1004)에 국한된 정보를 저장하기 위해 이용될 수 있는 하나 이상의 서버 데이터 저장부(들)(1010)에 동작가능하게 접속된다.
본 발명에 따르면, 멀티-레벨 이미지의 적응 압축을 용이하게 하여, 컬러 및 흑백 이미지의 어느 하나 또는 둘다가 사용자에게 출력될 수 있다.
상술된 것은 본 발명의 예들을 포함한다. 물론, 본 발명을 설명하기 위해 컴포넌트 또는 방법의 가능한 모든 조합을 설명하는 것은 불가능하지만, 본 분야에 숙련된 기술자는 본 발명의 더 많은 조합 및 변경이 가능하다는 것을 알 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 첨부된 청구범위의 정신 및 범위에 속하는 모든 그러한 변경, 변형 및 변화를 포함하고자 하는 것이다.

Claims (40)

  1. 컬러-맵트(color-mapped) 이미지들의 압축을 용이하게 하는 방법으로서,
    컬러-맵트 이미지의 픽셀들에 대한 배경/전경 플래그(background/foreground flag)를 압축하는 단계; 및
    상기 컬러-맵트 이미지의 전경 픽셀들에 대한 컬러 인덱스 정보를 압축하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 이미지의 흑백 표현을 압축하기 위해 바이-레벨 코덱(bi-level codec) 압축기를 이용하는 단계를 더 포함하는 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 이미지의 전경 픽셀들에 대한 상기 컬러 인덱스 정보를 압축하기 위해 LZ 엔트로피(entropy) 인코더를 이용하는 단계를 더 포함하는 방법.
  4. 제1항에 있어서, 출력 이미지를 제공하기 위해 컬러-맵트 이미지의 픽셀들과 관련된 컬러 인덱스 정보 및/또는 배경/전경 플래그 정보를 선택적으로 복호화하기 위한 디코더를 이용하는 단계를 더 포함하는 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 이미지와 관련된 압축 파일에 대응하는 헤더를 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 헤더는 상기 이미지의 배경색을 나타내는 값(vB)을 포함하는 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 vB는 상기 이미지를 나타내는 가장 많은 수의 픽셀들에 추정된 컬러 값과 같은 방법.
  7. 제5항에 있어서, 각각의 픽셀들에 대한 값들을 vB와 동일하거나 동일하지 않은 함수로 설정함으로써 상기 이미지를 대응하는 흑백 이미지로 매핑하는 단계를 더 포함하는 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 흑백 이미지로부터 결정된 전경 픽셀들의 위치에 최소한 부분적으로 기초하여 전경 픽셀들의 컬러 값들을 부호화하는 단계를 더 포함하는 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 전경 픽셀들의 컬러 값들을 부호화하는 단계는 상기 전경 픽셀들의 값들을 스캐닝 순서로 스트링(S)에 부가하는 단계를 포함하는 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 스트링 S를 부호화하기 위해 무손실 압축 방식 (scheme)이 이용되는 방법.
  11. 제9항에 있어서, 상기 스트링 S를 부호화하기 위해 손실 압축 방식이 이용되는 방법.
  12. 제1항에 있어서, 상기 컬러 인덱스 정보를 압축하는 단계는 옥트리 감소(octree reduction)를 실행하는 단계를 포함하는 방법.
  13. 제1항에 있어서, 상기 컬러 인덱스 정보를 압축하는 단계는 벡터 양자화를 실행하는 단계를 포함하는 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 벡터 양자화를 실행하는 단계는 LBG(Linde-Buzo-Gray) 알고리즘을 이용하는 단계를 포함하는 방법.
  15. 제1항에 있어서, 상기 컬러 인덱스 정보를 압축하는 단계는 오리지널 컬러들과 부호화된 컬러들 사이의 평균-제곱-에러를 최소화하기 위한 기술을 포함하는 방법.
  16. 멀티-레벨(multi-level) 이미지들의 적응 압축을 용이하게 하는 시스템으로서,
    디지털 이미지를 수신하고 상기 이미지를 부호화하는 적절한 모드를 결정하는 제어 컴포넌트;
    상기 디지털 이미지 내의 픽셀들과 관련된 배경/전경 플래그들을 압축하는 압축 컴포넌트; 및
    상기 이미지와 관련된 배경 및 전경 픽셀 정보를 포함하는 스트링을 부호화하는 바이-레벨 코덱
    을 포함하는 시스템.
  17. 제16항에 있어서, 상기 압축 컴포넌트는 멀티-레벨 이미지 내의 전경 픽셀들과 관련된 컬러 인덱스 정보를 더 압축하는 시스템.
  18. 제17항에 있어서, 상기 압축 컴포넌트는 상기 컬러 인덱스 정보를 압축하는 LZ 엔트로피 인코더를 포함하는 시스템.
  19. 제18항에 있어서, 시스템 동작에 관련된 결정 및/또는 추론을 하는 AI 컴포넌트를 더 포함하는 시스템.
  20. 제19항에 있어서, 상기 AI 컴포넌트는 시스템 동작에 관련된 결정 및/또는 추론을 하기 위해, 서포트 벡터 머신(support vector machine), 신경망(neural network), 전문가 시스템(expert system), 베이지안 신뢰 네트워크(Bayesian belief network), 퍼지 로직(fuzzy logic) 및 데이터 융합 엔진(data fusion engine) 중의 최소한 하나를 이용하는 시스템.
  21. 제17항에 있어서, 상기 배경 및 전경 픽셀 정보의 부호화된 스트링은 이미지 크기들, 배경색, 이미지 내의 컬러들의 수 및 이미지의 컬러맵에 관련된 정보를 포함하는 헤더를 포함하는 시스템.
  22. 제21항에 있어서, 상기 헤더 및 부호화된 스트링을 판독하여 제1 비트스트림 성분 및 제2 비트스트림 성분을 복호화하는 디코더를 더 포함하는 시스템.
  23. 제22항에 있어서, 상기 제1 비트스트림 성분은 오리지널 이미지의 바이-레벨 버전에 관련된 정보를 포함하는 시스템.
  24. 제22항에 있어서, 상기 제2 비트스트림 성분은 오리지널 이미지의 컬러 버전에 관련된 정보를 포함하는 시스템.
  25. 제24항에 있어서, 상기 디코더는 상기 컬러맵에 따라 다수의 전경 인덱스의 각각에 하나의 컬러를 할당하는 시스템.
  26. 멀티-레벨 이미지의 2중-압축을 용이하게 하는 시스템으로서,
    상기 멀티-레벨 이미지와 관련된 정보를 분석하는 제어 컴포넌트;
    상기 멀티-레벨 이미지의 흑백 표현을 구성하기 위해 배경 및 전경 픽셀들을 압축하는 바이-레벨 코덱 압축기; 및
    상기 전경 픽셀들과 관련된 컬러-인덱스 정보를 압축하는 엔트로피 인코더
    를 포함하는 시스템.
  27. 제26항에 있어서, 상기 엔트로피 인코더는 LZ(Ziv-Lempel) 인코더인 시스템.
  28. 제26항에 있어서, 상기 제어 컴포넌트는 상기 멀티-레벨 이미지의 흑백 또는 컬러 표현이 성공적으로 전송될 수 있는 지의 여부를 판정하기 위해 대역폭 이용도를 분석하는 시스템.
  29. 제28항에 있어서, 상기 제어 컴포넌트는 부호화된 정보를 상기 멀티-레벨 이미지의 흑백 버전과 컬러 버전으로 분할하는 시스템.
  30. 제29항에 있어서, 상기 제어 컴포넌트는 대역폭 이용도가 소정의 임계치 미만일 때, 상기 멀티-레벨 이미지의 흑백 버전만을 전송하는 시스템.
  31. 멀티-레벨 이미지의 2중-압축 해제를 용이하게 하는 시스템으로서,
    압축된 멀티-레벨 이미지에 관련된 정보를 분석하는 제어 컴포넌트; 및
    이미지 크기들, 배경색, 상기 이미지 내의 컬러들의 수 및 상기 이미지의 컬러맵에 관련된 정보를 포함하는 헤더를 포함하는 배경 및 전경 픽셀 정보의 부호화된 스트링을 판독하는 디코더
    를 포함하는 시스템.
  32. 제31항에 있어서, 상기 디코더는 상기 부호화된 스트링 및 헤더로부터 수집된 정보에 기초하여 제1 비트스트림 성분 및 제2 비트스트림 성분을 복호화하는 시스템.
  33. 제32항에 있어서, 상기 제1 비트스트림 성분은 오리지널 이미지의 바이-레벨 버전과 관련된 정보를 포함하는 시스템.
  34. 제33항에 있어서, 상기 제1 비트스트림 성분을 복호화하는 바이-레벨 디코더를 더 포함하는 시스템.
  35. 제32항에 있어서, 상기 제2 비트스트림은 오리지널 이미지의 컬러 버전에 관련된 정보를 포함하는 시스템.
  36. 제35항에 있어서, 상기 제2 비트스트림 성분을 복호화하는 엔트로피 디코더를 더 포함하는 시스템.
  37. 제31항에 있어서, 상기 디코더는 상기 컬러맵에 따라 다수의 전경 인덱스의 각각에 하나의 컬러를 할당하는 시스템.
  38. 멀티-레벨 이미지들의 적응 압축을 용이하게 하는 시스템으로서,
    이미지를 수신하는 수단;
    상기 이미지의 전경 및 배경 픽셀들을 부호화하는 수단; 및
    상기 전경 픽셀들과 관련된 값들로 스트링을 부호화하는 수단
    을 포함하는 시스템.
  39. 제38항에 있어서, 상기 이미지 내의 픽셀 컬러들과 관련된 컬러 맵 M을 상기 전경 픽셀들의 컬러 값들과 관련된 컬러 맵 M'로 감소시키는 수단을 더 포함하는 시스템.
  40. 제39항에 있어서, 상기 컬러맵 M을 감소시키는 수단은 벡터 양자화 기술 및 옥트리 기술 중의 최소한 하나를 포함하는 시스템.
KR1020050035945A 2004-04-30 2005-04-29 멀티-레벨 이미지의 적응 압축 용이 방법 KR101146162B1 (ko)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US56715004P 2004-04-30 2004-04-30
US60/567,150 2004-04-30
US10/916,721 US7991238B2 (en) 2004-04-30 2004-08-12 Adaptive compression of multi-level images
US10/916,721 2004-08-12

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20060047631A true KR20060047631A (ko) 2006-05-18
KR101146162B1 KR101146162B1 (ko) 2012-05-25

Family

ID=34939345

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020050035945A KR101146162B1 (ko) 2004-04-30 2005-04-29 멀티-레벨 이미지의 적응 압축 용이 방법

Country Status (6)

Country Link
US (3) US7991238B2 (ko)
EP (1) EP1598781B1 (ko)
JP (1) JP5036138B2 (ko)
KR (1) KR101146162B1 (ko)
AT (1) ATE479966T1 (ko)
DE (1) DE602005023239D1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210021888A (ko) * 2019-08-19 2021-03-02 삼성전자주식회사 복호화 장치 및 그 동작방법, 및 ai 업 스케일 장치 및 그 동작방법
US11107190B2 (en) 2019-08-19 2021-08-31 Samsung Electronics Co., Ltd. Decoding apparatus and operating method of the same, and artificial intelligence (AI) up-scaling apparatus and operating method of the same

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7899258B2 (en) * 2005-08-12 2011-03-01 Seiko Epson Corporation Systems and methods to convert images into high-quality compressed documents
US7783117B2 (en) * 2005-08-12 2010-08-24 Seiko Epson Corporation Systems and methods for generating background and foreground images for document compression
WO2008019524A1 (en) * 2006-07-17 2008-02-21 Thomson Licensing Method and apparatus for encoding video color enhancement data, and method and apparatus for decoding video color enhancement data
US8103111B2 (en) * 2006-12-26 2012-01-24 Olympus Imaging Corp. Coding method, electronic camera, recording medium storing coded program, and decoding method
JP4979428B2 (ja) * 2007-03-23 2012-07-18 キヤノン株式会社 画像処理装置およびその制御方法
US7894689B2 (en) * 2007-05-31 2011-02-22 Seiko Epson Corporation Image stitching
US8275197B2 (en) 2008-06-14 2012-09-25 Microsoft Corporation Techniques to manage a whiteboard for multimedia conference events
JP5251758B2 (ja) * 2009-07-01 2013-07-31 ヤマハ株式会社 圧縮符号化装置、および画像表示制御装置
US8908964B2 (en) * 2010-09-20 2014-12-09 Canon Kabushiki Kaisha Color correction for digital images
US20120075440A1 (en) * 2010-09-28 2012-03-29 Qualcomm Incorporated Entropy based image separation
US20130031063A1 (en) * 2011-07-26 2013-01-31 International Business Machines Corporation Compression of data partitioned into clusters
US8582876B2 (en) 2011-11-15 2013-11-12 Microsoft Corporation Hybrid codec for compound image compression
US8571311B2 (en) 2011-12-15 2013-10-29 Microsoft Corporation Raster graphics image transcoding for file size reduction
US9362057B2 (en) * 2012-07-26 2016-06-07 Industrial Technology Research Institute Electrolyte mixture for electrolytic capacitor, composition for conductive polymer synthesis and conductive polymer solid electrolytic capacitor formed by using the same
US9460729B2 (en) 2012-09-21 2016-10-04 Dolby Laboratories Licensing Corporation Layered approach to spatial audio coding
KR20140049228A (ko) * 2012-10-17 2014-04-25 삼성전자주식회사 사용자 입력에 따른 단말의 제어 방법 및 그 단말
US20140133760A1 (en) * 2012-11-15 2014-05-15 Qualcomm Incorporated Raster to vector map conversion
JP6098298B2 (ja) * 2013-03-29 2017-03-22 ブラザー工業株式会社 画像処理装置およびコンピュータプログラム
US9621764B2 (en) 2013-07-31 2017-04-11 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Printer cartridge and memory device containing a compressed color table
KR101429136B1 (ko) * 2014-03-03 2014-08-11 주식회사 위시링크 평균색상을 이용한 이미지 처리 방법
KR20160030701A (ko) * 2014-09-11 2016-03-21 삼성전자주식회사 인쇄 데이터를 프린터로 전송하는 호스트 디바이스 및 호스트 디바이스가 인쇄 데이터를 렌더링하는 방법
KR102332782B1 (ko) * 2014-12-15 2021-11-30 삼성전자주식회사 시각 특성을 고려한 영상 데이터 압축
WO2016184485A1 (en) * 2015-05-15 2016-11-24 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Image compression
CN105611303B (zh) * 2016-03-07 2019-04-09 京东方科技集团股份有限公司 图像压缩系统、解压缩系统、训练方法和装置、显示装置
US10015504B2 (en) * 2016-07-27 2018-07-03 Qualcomm Incorporated Compressing image segmentation data using video coding
JP7008425B2 (ja) * 2017-04-14 2022-01-25 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及び、プログラム
US11900639B2 (en) 2018-01-19 2024-02-13 Interdigital Vc Holdings, Inc. Processing a point cloud
KR102618692B1 (ko) 2018-06-15 2024-01-02 삼성전자주식회사 노이즈 또는 디서의 영향을 감소시키기 위한 디스플레이 구동 회로 및 방법

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08237407A (ja) * 1994-12-09 1996-09-13 Xerox Corp 画像タイルの相対的なアラインメントを見当合わせすると共に透視歪みを修正するための方法
JPH08331391A (ja) * 1995-05-31 1996-12-13 Canon Inc 画像処理装置およびその方法
JP3291989B2 (ja) * 1995-07-25 2002-06-17 富士ゼロックス株式会社 文書処理装置
JP3304858B2 (ja) * 1997-11-28 2002-07-22 富士ゼロックス株式会社 画像送信装置および画像送信方法
US6570612B1 (en) * 1998-09-21 2003-05-27 Bank One, Na, As Administrative Agent System and method for color normalization of board images
US6681056B1 (en) 1999-03-30 2004-01-20 International Business Machines Corporation Method and system for digital image acquisition and continuous zoom display from multiple resolutional views using a heterogeneous image pyramid representation
US6728426B1 (en) 1999-08-23 2004-04-27 International Business Machines Corporation Compression of form images in gray-level
DE19958553A1 (de) 1999-12-04 2001-06-07 Luratech Ges Fuer Luft Und Rau Verfahren zur Kompression von gescannten Farb- und/oder Graustufendokumenten
JP4062474B2 (ja) 2000-02-18 2008-03-19 シャープ株式会社 ファクシミリ装置
US7600183B2 (en) * 2000-06-16 2009-10-06 Olive Software Inc. System and method for data publication through web pages
US6701012B1 (en) * 2000-07-24 2004-03-02 Sharp Laboratories Of America, Inc. Out-of-layer pixel generation for a decomposed-image layer
US6975742B2 (en) 2000-11-29 2005-12-13 Xerox Corporation Rate-distortion optimization system and method for image compression
US6606418B2 (en) 2001-01-16 2003-08-12 International Business Machines Corporation Enhanced compression of documents
US6944357B2 (en) * 2001-05-24 2005-09-13 Microsoft Corporation System and process for automatically determining optimal image compression methods for reducing file size
EP1433121A4 (en) 2001-09-12 2007-03-21 Bonet Jeremy S De TRANSFORMATION TO INCREASE THE COMPRESSIBILITY OF IMAGES WITH A MINIMUM OF VISUAL DISTORTION BASED ON LEMPEL-ZIV METHODS
US7065254B2 (en) 2001-09-13 2006-06-20 Sharp Laboratories Of America, Inc. Multilayered image file
JP2003087558A (ja) 2001-09-14 2003-03-20 Fuji Xerox Co Ltd 画像処理装置および方法
JP3707419B2 (ja) 2001-10-19 2005-10-19 株式会社デンソー 画像圧縮装置、画像圧縮方法、画像展開装置、プログラム
US7079684B2 (en) 2001-12-05 2006-07-18 Oridus, Inc. Method and apparatus for color quantization of images employing a dynamic color map
US7036077B2 (en) * 2002-03-22 2006-04-25 Xerox Corporation Method for gestural interpretation in a system for selecting and arranging visible material in document images
EP1355484B1 (en) * 2002-04-17 2017-03-01 Canon Kabushiki Kaisha Image compression method and apparatus, and image coding method and apparatus
EP1388815A3 (en) 2002-04-25 2005-11-16 Microsoft Corporation Segmented layered image system
US7177483B2 (en) * 2002-08-29 2007-02-13 Palo Alto Research Center Incorporated. System and method for enhancement of document images
JP3841046B2 (ja) * 2002-12-02 2006-11-01 富士写真フイルム株式会社 画像表示装置及びプリントシステム
US7171056B2 (en) 2003-02-22 2007-01-30 Microsoft Corp. System and method for converting whiteboard content into an electronic document
US7359004B2 (en) * 2003-05-23 2008-04-15 Microsoft Corporation Bi-level and full-color video combination for video communication
US9280839B2 (en) * 2008-01-29 2016-03-08 International Business Machines Corporation Generation of a vector graphic from a hand-drawn diagram

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210021888A (ko) * 2019-08-19 2021-03-02 삼성전자주식회사 복호화 장치 및 그 동작방법, 및 ai 업 스케일 장치 및 그 동작방법
US11107190B2 (en) 2019-08-19 2021-08-31 Samsung Electronics Co., Ltd. Decoding apparatus and operating method of the same, and artificial intelligence (AI) up-scaling apparatus and operating method of the same
KR20210110275A (ko) * 2019-08-19 2021-09-07 삼성전자주식회사 복호화 장치 및 그 동작방법, 및 ai 업 스케일 장치 및 그 동작방법
US11393071B2 (en) 2019-08-19 2022-07-19 Samsung Electronics Co., Ltd. Decoding apparatus and operating method of the same, and artificial intelligence (AI) upscaling apparatus and operating method of the same
US11756159B2 (en) 2019-08-19 2023-09-12 Samsung Electronics Co., Ltd. Decoding apparatus and operating method of the same, and artificial intelligence (AI) up-scaling apparatus and operating method of the same

Also Published As

Publication number Publication date
US20050244065A1 (en) 2005-11-03
US8351694B2 (en) 2013-01-08
US20120014596A1 (en) 2012-01-19
KR101146162B1 (ko) 2012-05-25
EP1598781A1 (en) 2005-11-23
EP1598781B1 (en) 2010-09-01
ATE479966T1 (de) 2010-09-15
US8620071B2 (en) 2013-12-31
US20130121574A1 (en) 2013-05-16
JP2005323370A (ja) 2005-11-17
DE602005023239D1 (de) 2010-10-14
JP5036138B2 (ja) 2012-09-26
US7991238B2 (en) 2011-08-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101146162B1 (ko) 멀티-레벨 이미지의 적응 압축 용이 방법
US11044478B2 (en) Compression with multi-level encoding
US7769237B2 (en) Dynamic, locally-adaptive, lossless palettization of color and grayscale images
CN108696761B (zh) 一种图片文件处理方法及其设备、系统
US8977066B2 (en) Image compression using sub-resolution images
US20170302939A1 (en) Adaptive screen and video coding scheme
US20170310978A1 (en) Coded-Block-Flag Coding and Derivation
CN109842803B (zh) 一种图像压缩的方法及装置
CN103918261A (zh) 分层信号质量层级中的信号处理和继承
US20060204086A1 (en) Compression of palettized images
JP2005333622A (ja) イメージおよびビデオの予測可逆符号化
US20130251261A1 (en) Method And Apparatus For Image Data Compression
US20090262126A1 (en) System and Method for Separated Image Compression
CN109151503B (zh) 一种图片文件处理方法及其设备
US7643700B2 (en) Processing of coded data according to user preference
JP2007524286A (ja) 画像データを処理するシステムおよび方法
KR20230075426A (ko) 포인트 클라우드 인코딩 및 디코딩 방법과 시스템 및 포인트 클라우드 인코더와 포인트 클라우드 디코더
JP4084802B2 (ja) 画像を処理する装置
US9398314B2 (en) Entropy coding efficiency enhancement utilizing energy distribution remapping
US8582906B2 (en) Image data compression and decompression
WO2007099327A2 (en) Data compression
CN1220803A (zh) 一个数字化图像的向量量化和逆向量量化的方法和设备
JP7273339B2 (ja) 画像符号化方法、及び画像復号方法
JP2003069835A (ja) 画像処理装置及び方法及びコンピュータプログラム及び記憶媒体
KR100495001B1 (ko) 이미지 압축 부호화 방법 및 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
N231 Notification of change of applicant
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160330

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180329

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190327

Year of fee payment: 8