KR20060127668A - Method for image compression - Google Patents

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KR20060127668A
KR20060127668A KR1020050048913A KR20050048913A KR20060127668A KR 20060127668 A KR20060127668 A KR 20060127668A KR 1020050048913 A KR1020050048913 A KR 1020050048913A KR 20050048913 A KR20050048913 A KR 20050048913A KR 20060127668 A KR20060127668 A KR 20060127668A
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image compression
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송재인
오진수
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엘지전자 주식회사
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Abstract

An image compression method is provided to remove redundancy at a transform stage maximumly by transmitting differences in correlation between a corresponding pixel and adjacent pixels. An image compression method includes the steps of obtaining differences between adjacent pixels with respect to an original image, and forming a cluster by grouping the adjacent pixels of which the differences are in a predetermined set range(S200,S202). A mean value for the pixels within the cluster is obtained, and differences between the mean value and the pixels within the cluster is obtained to form a difference value cluster(S204,S206). A mapped bit is allocated to the mean value by using a mean value table stored in advance(S208). The allocated bit is encoded together with the difference value cluster(S210).

Description

영상 압축 방법{Method for image compression}Method for image compression

도 1은 본 발명에 따른 영상 압축 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도이다. 1 is a block diagram schematically showing the configuration of an image compression apparatus according to the present invention.

도 2는 본 발명에 따른 DPCM을 이용한 영상 압축 방법을 나타낸 흐름도.2 is a flowchart illustrating an image compression method using DPCM according to the present invention.

도 3a는 본 발명에 따른 클러스터를 나타낸 예시도.Figure 3a is an exemplary view showing a cluster according to the present invention.

도 3b는 본 발명에 따른 클러스터의 각 픽셀과 평균값과의 차이를 나타낸 차이값 클러스터 예시도.Figure 3b is an exemplary difference value cluster showing the difference between each pixel and the average value of the cluster according to the present invention.

도 4는 본 발명에 따른 평균값 테이블을 나타낸 도면. 4 is a table showing an average value table according to the present invention;

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>

100 : 예측기 110 : 엔트로피 부호화기100 predictor 110 entropy encoder

120 : 평균값 테이블120: average value table

본 발명은 영상의 압축에 필요한 DPCM(Differential Pulse Code Modulation, 차동펄스 부호변조 방식)을 수행할때 원영상을 클러스터로 구분하고 클러스터내의 평균값을 이용하여 모든 값을 예측가능하도록 하는 영상 압축 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an image compression method in which the original image is divided into clusters and all values are predictable using an average value in the cluster when performing DPCM (Differential Pulse Code Modulation) required for image compression. will be.

최근 동영상 및 정지영상의 디지털화는 이미 보편화된 상태이며 이에 대한 각종 단말간의 전송 또한 일반화되어 있다. 이에 각 단말들은 멀티미디어에 대응하는 최상의 능력을 추구하고 있으며 데이터의 압축 또한 지대한 관심사로 떠오르고 있다. Recently, the digitization of moving images and still images is already common, and transmission between various terminals is also common. Accordingly, each terminal is pursuing the best ability to cope with multimedia, and the compression of data is also a great concern.

일반적으로 압축에 대한 표준화 기구에서 개발된 표준에는 JPEC, H.261, MPEG이 있다.In general, standards developed by the standards body for compression include JPEC, H.261, and MPEG.

멀티미디어의 주요 구성물인 영상, 음성, 음향등의 데이터들은 시청각 특성을 활용하여 압축하면 수 십분의 일 이상의 압축률을 얻을 수 있다. 이 높은 압축률은 손실부호화 또는 손실부호화와 무손실 부호화의 결합에 의하여 얻어지게 된다. 무손실 부호화는 압축률은 낮지만, 복호를 통해서 원래 데이터가 완전히 재생되어야 하는 분야에 쓰인다. Data such as video, audio, and sound, which are the major components of multimedia, can be compressed by using audio-visual characteristics to obtain a compression ratio of more than tens of times. This high compression ratio is obtained by lossy coding or by combining lossy coding with lossless coding. Lossless coding has a low compression rate, but is used in applications where original data must be completely reproduced through decoding.

문자, 도형, 컴퓨터의 일반 데이터등은 주로 무손실 부호화를 사용하며 영상, 음성, 음향등의 데이터도 필요한 경우 무손실 압축을 한다. Lossless coding is mainly used for texts, figures, and general data of computers. Lossless compression is also performed when data such as video, voice, and sound are needed.

무손실 부호화 방식으로는 DPCM, 실행길이(Run-Length)부호화, 엔트로피 부호화등이 있다. 이 세가지는 특성이 다르므로 부호화하고자 하는 데이터의 성질에 따라 알맞게 선택해야 한다. Lossless coding includes DPCM, run-length encoding, and entropy encoding. Since these three are different in nature, they should be selected according to the nature of the data to be encoded.

상기 DPCM은 PCM 데이터에 대한 차동 부호기로서의 PCM 입력치와 과거 PCM 값들에 기초한 PCM 예측치와의 차를 취하는 무손실 부호화이다. 이 DPCM만으로는 데이터의 압축이 얻어지지 않고 통계적 특성만이 변하므로 대개의 경우 다른 종류의 데이터 압축과 결합된다. The DPCM is lossless coding that takes a difference between a PCM input as a differential encoder for PCM data and a PCM prediction based on past PCM values. This DPCM alone does not achieve compression of the data, only the statistical properties change, so it is usually combined with other kinds of data compression.

DPCM에 깔린 철학은 결국 예측가능한 성분은 복호측에서 자동으로 재생하고 예측 불가능한 성분만을 부호화하여 보내주자는 것이므로, 과거의 값들로부터 현재의 값을 보다 근접하게 예측할 수 있을 때 데이터 압축률도 높아지게 된다. The philosophy behind DPCM is that the predictable components are automatically reproduced by the decoding side and only the unpredictable components are encoded and sent, so that the data compression ratio increases when the current values can be predicted more closely from past values.

따라서, 종래에는 영상을 압축하기 위하여 이미 복호한 인접한 세 화소를 조합하여 예측치를 생성하고, 입력되는 원영상, 즉, 부호화 대상 화소에서 상기 예측치를 감산한 값(예측오차)를 구한다. 그런다음 상기 예측 오차에 대해 허프만 부호화 또는 산출 부호화를 이용하여 엔트로피 부호화를 수행한다. Accordingly, in order to compress an image, a predictive value is generated by combining three adjacent pixels that are already decoded, and a value (prediction error) obtained by subtracting the predicted value from an input original image, that is, an encoding target pixel, is obtained. Then, entropy coding is performed on the prediction error using Huffman coding or computational coding.

여기서, 예측 기법은 이전 정보로부터 다음 정보를 예측하는 것으로 이전 정보와 차이 정보를 가지고 다음 정보를 생성시킨다. Here, the prediction technique predicts the next information from the previous information and generates the next information with the difference information from the previous information.

예측 기법의 예로, DPCM, ADPCM, ADM이 있다. 상기 DPCM은 이전 예측값을 이용하여 현재 부호화 하려는 영상을 예측하고, 실제 영상값과 예측값 사이의 차이를 부호화한 결과를 출력하고, 데이터의 복원은 예측을 통해 이루어지며, 예측에 의한 오류는 부호화된 정보를 이용하여 보정하는 것이 특징이다.Examples of prediction techniques are DPCM, ADPCM, and ADM. The DPCM predicts an image to be currently encoded by using a previous prediction value, outputs a result of encoding a difference between the actual image value and the prediction value, and restores the data through prediction, and the error due to the prediction is encoded information. It is characterized by the correction using.

그러나 상기와 같은 종래의 압축은 DPCM, 트랜스폼, 엔트로피 코딩으로 진행되는데 이때, DPCM의 경우 신호와 무관하게 일괄적으로 처리되어 후단인 트랜스폼에서 상당한 로드를 떠넘기는 것이 사실이다. However, the conventional compression as described above proceeds with DPCM, transform, and entropy coding. In this case, DPCM is processed in a batch regardless of a signal, so that a considerable load is displaced in a later transform.

그러므로 이러한 예측 기법을 이용하여 영상을 부호화하는 영상 압축 방법 은 영상 저장 공간과 전송 대역폭이 큰 것을 필요로 하는 단점이 있다. Therefore, an image compression method for encoding an image using such a prediction technique has a disadvantage of requiring a large image storage space and a transmission bandwidth.

또한, 저장공간과 전송에 제한이 있어 고해상도를 유지시키면서 영상을 압축 부호화하는 것이 어려운 단점이 있다. In addition, there is a limitation in compressing and encoding an image while maintaining a high resolution because of limitations in storage space and transmission.

따라서, 본 발명의 목적은 기존의 DPCM의 획일적이며 신호에 독립적인 PCM기법에서 벗어나 보다 신호에 종속적이며 평균을 이용한 기법으로 압축면에서 월등한 성능을 보이는 영상 압축 방법을 제공하는데 있다. Accordingly, an object of the present invention is to provide an image compression method that exhibits superior performance in terms of compression by using a signal-dependent and average-based technique, deviating from the conventional and signal-independent PCM technique of the DPCM.

본 발명의 다른 목적은 한 클러스터 내에 평균값 하나를 이용하여 모든값을 예측할 수 있는 영상 압축 방법을 제공하는데 있다. Another object of the present invention is to provide an image compression method capable of predicting all values using one average value in a cluster.

본 발명의 또 다른 목적은 해상도를 유지하면서 저장 공간과 전송 대역폭을 효율적으로 이용할 수 있는 영상 압축 방법을 제공하는데 있다. Another object of the present invention is to provide an image compression method that can efficiently use storage space and transmission bandwidth while maintaining resolution.

상기 목적들을 달성하기 위하여 본 발명의 일 측면에 따르면, 원영상에 대하여 인접픽셀간의 차이를 구하고, 상기 구해진 차이가 미리 정해진 일정 범위를 넘기지 않는 인접 픽셀들을 묶어서 클러스터를 형성하고, 상기 형성된 클러스터내 픽셀들의 평균값을 구하고, 상기 구해진 평균값과 상기 클러스터내 각 픽셀의 차이값을 구하여 차이값 클러스터를 형성하고, 미리 저장된 평균값 테이블을 이용하여 상기 구해진 평균값에 맵핑된 비트를 할당하고, 상기 할당된 비트를 상기 차이값 클 러스터와 함께 부호화하는 것을 특징으로 하는 영상 압축 방법이 제공된다. According to an aspect of the present invention to achieve the above object, to obtain a difference between adjacent pixels with respect to the original image, to form a cluster by tying adjacent pixels that the obtained difference does not exceed a predetermined predetermined range, the pixel in the formed cluster Calculates the average value of each of them, calculates a difference value between the obtained average value and each pixel in the cluster, forms a difference value cluster, allocates bits mapped to the obtained average value using a prestored average value table, and assigns the allocated bits to the There is provided an image compression method characterized by encoding together with a difference cluster.

상기 미리 정해진 일정 범위는 절대값으로 표현되고, 상기 클러스터는 고정 또는 다양한 크기의 격자단위 블럭으로 표현된다. The predetermined predetermined range is represented by an absolute value, and the cluster is represented by a grid unit block of fixed or various sizes.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따른 영상 압축 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도이다. 1 is a block diagram schematically showing the configuration of an image compression apparatus according to the present invention.

도 1을 참조하면, 영상 압축 장치는 예측기(100), 엔트로피 부호화기(110), 평균값 테이블(120)을 포함한다. Referring to FIG. 1, an image compression apparatus includes a predictor 100, an entropy encoder 110, and an average value table 120.

상기 예측기(100)는 입력되는 원영상에 대하여 인접 픽셀간의 차이를 구하고, 그 차이값이 미리 정해진 일정값을 넘지 않는 인접 픽셀들을 모아서 하나의 클러스터를 만든다. 여기서 미리 정해진 일정값은 절대값으로 표현된다. The predictor 100 obtains a difference between adjacent pixels with respect to an input original image, and forms a cluster by collecting adjacent pixels whose difference does not exceed a predetermined value. Here, the predetermined constant value is expressed as an absolute value.

예를들면, 미리 정해진 일정값 즉, 절대값이 10인 경우, 상기 예측기(100)는 절대값 10을 넘지 않은 차이를 가진 인접 픽셀들을 모아서 하나의 클러스터를 만든다. For example, when the predetermined constant value, that is, the absolute value is 10, the predictor 100 collects adjacent pixels having a difference not exceeding the absolute value 10 to form a cluster.

그런다음 상기 예측기(100)는 상기 만들어진 클럭스터내 픽셀들에 대하여 평균값을 구하고, 상기 클러스터내 각 픽셀과 평균값과의 차이값을 구하여 상기 엔트로피 부호화기(110)에 전송한다. 즉, 상기 예측기(100)는 상기 구해진 평균값과 상기 평균값과 픽셀들과의 차이값을 구하여 차이값 클러스터를 만들어 상기 엔트로피 부호화기(110)에 전송한다. Then, the predictor 100 obtains an average value for the pixels in the clockster, and obtains a difference value between each pixel in the cluster and the average value and transmits the difference value to the entropy encoder 110. That is, the predictor 100 obtains a difference value between the obtained average value and the average value and the pixels, forms a difference cluster, and transmits the difference cluster to the entropy encoder 110.

상기 엔트로피 부호화기(110)는 상기 평균값 테이블(120)을 이용하여 상기 예측기(100)로부터 전송된 평균값에 해당하는 비트를 추출한다. 상기 평균값 테이블(120)에는 평균값에 따른 비트가 맵핑되어 있다. 따라서, 상기 엔트로피 부호화기(110)는 상기 평균값 테이블(120)에서 상기 예측기(100)로부터 전송된 평균값에 맵핑된 비트를 추출하여 할당한다. The entropy encoder 110 extracts a bit corresponding to an average value transmitted from the predictor 100 using the average value table 120. Bits corresponding to average values are mapped in the average value table 120. Accordingly, the entropy encoder 110 extracts and allocates a bit mapped to the average value transmitted from the predictor 100 in the average value table 120.

그런다음 상기 엔트로피 부호화기(110)는 상기 할당된 비트와 상기 차이값을 부호화한다. The entropy encoder 110 then encodes the allocated bit and the difference value.

상기와 같이 구성된 영상 압축 장치는 영상의 압축에 필요한 DPCM을 수행할때 그에 따른 클러스터를 구분하여 클러스트터 내부에서 독립적으로 DPCM을 수행하여 처리한다. 즉, DPCM 수행시, 평균 테이블(120)을 적용하였으므로 평균값 역시 적은 비트만으로도 충분히 디코딩될 수 있기 때문에 압축률을 높일수 있다. When the image compression apparatus configured as described above performs DPCM necessary for compressing an image, the image compression apparatus classifies clusters according to the process and performs DPCM independently in the cluster. That is, since the average table 120 is applied at the time of DPCM, the average value can also be sufficiently decoded with only a few bits, thereby increasing the compression ratio.

상기와 같이 구성된 영상 압축 장치가 DPCM을 이용하여 영상을 압축하는 방법에 대하여 도 2를 참조하여 설명하기로 한다. A method of compressing an image using the DPCM by the image compression device configured as described above will be described with reference to FIG. 2.

도 2는 본 발명에 따른 DPCM을 이용한 영상 압축 방법을 나타낸 흐름도, 도 3a는 본 발명에 따른 클러스터를 나타낸 예시도, 도 3b는 본 발명에 따른 클러스터의 각 픽셀과 평균값과의 차이를 나타낸 차이값 클러스터 예시도, 도 4는 본 발명에 따른 평균값 테이블을 나타낸 도면이다. 2 is a flowchart illustrating an image compression method using DPCM according to the present invention, FIG. 3A is an exemplary view showing a cluster according to the present invention, and FIG. 3B is a difference value showing a difference between each pixel and an average value of the cluster according to the present invention. 4 is a diagram illustrating a mean value table according to the present invention.

도 2를 참조하면, 영상 압축 장치는 입력되는 원영상에 대하여 인접 픽셀간의 차이를 구하고(S200), 상기 구해진 차이가 미리 정해진 일정 절대값을 넘지지 않는 인접 픽셀들간을 묶어서 클러스터를 만든다(S202). 상기 클러스터는 상기 인접 픽셀간의 차이가 미리 정해진 절대값을 넘지지 않는 픽셀들을 묶어서 만든 것으로서, 그 크기는 다양할 수 있다. Referring to FIG. 2, the image compression apparatus obtains a difference between adjacent pixels with respect to an input original image (S200), and forms a cluster by grouping adjacent pixels where the obtained difference does not exceed a predetermined absolute value (S202). . The cluster is formed by grouping pixels whose difference between adjacent pixels does not exceed a predetermined absolute value, and may vary in size.

상기 클러스터에 대하여 도 3a를 참조하여 설명하기로 한다. The cluster will be described with reference to FIG. 3A.

도 3a를 참조하면, 클러스터는 인접 픽셀간의 차이가 절대값 10을 넘기지 않은 픽셀들을 묶은 것으로서, 3*3 블럭이다. 즉, 상기 클러스터에는 119, 120, 124, 123, 121, 118, 116, 119, 117의 값을 가진 픽셀들이 인접되어 있는 것으로서, 그 차이가 절대값 10을 넘지 않는다. Referring to FIG. 3A, a cluster is a 3 * 3 block as a group of pixels in which the difference between adjacent pixels does not exceed an absolute value of 10. That is, the pixels having the values of 119, 120, 124, 123, 121, 118, 116, 119, and 117 are adjacent to the cluster, and the difference does not exceed an absolute value of 10.

단계 202의 수행 후, 상기 영상 압축 장치는 상기 만들어진 클러스터내 픽셀들의 평균값을 구한다(S204). 도 3a에 도시된 클러스터를 참조하면, 픽셀들이 평균값은 120임을 알수 있다. After performing step 202, the image compression apparatus obtains an average value of the pixels in the created cluster (S204). Referring to the cluster shown in Figure 3a, it can be seen that the average value of the pixels 120.

단계 204의 수행후, 상기 영상 압축 장치는 상기 구해진 평균값과 상기 클러스터내 각 픽셀들과의 차이값을 구한다(S206). 예를들어, 상기 영상 압축 장치가 도 3a의 픽셀들에 대하여 평균값을 구하면 120이고, 상기 구해진 평균값과 각 픽셀들과의 차이값을 구하면 도 3b와 같은 차이값 클러스터가 형성된다. After performing step 204, the image compression apparatus obtains a difference value between the obtained average value and each pixel in the cluster (S206). For example, when the image compression apparatus obtains an average value for the pixels of FIG. 3A, and obtains a difference value between the obtained average value and each pixel, a difference value cluster as shown in FIG. 3B is formed.

단계 206의 수행후, 상기 영상 압축 장치는 미리 저장된 평균값 테이블에서 상기 구해진 평균값에 맵핑된 비트를 추출하여 할당한다(S208). 상기 평균값 테이블에 대하여 도 4를 참조하면, 평균값 테이블은 평균값에 따른 비트가 맵핑되어 정의되어 있다. 따라서, 상기 영상 압축 장치는 상기 평균값 테이블을 이용하여 각 구해진 평균값에 맵핑된 비트를 추출하여 할당할 수 있다. After performing step 206, the image compression apparatus extracts and allocates a bit mapped to the obtained average value from a previously stored average value table (S208). Referring to FIG. 4 with respect to the average value table, a bit according to the average value is defined in the average value table. Accordingly, the image compression apparatus may extract and allocate a bit mapped to each obtained average value using the average value table.

즉, 상기 평균값 테이블은 차이값과 함께 전송되어 디코딩시 필요로 하게될 평균값을 0-128사이의 값으로 맵핑시킨후, 각각에 해당하는 비트를 할당한다. In other words, the average value table is transmitted with the difference value and maps the average value to be needed for decoding to a value between 0 and 128, and then allocates a corresponding bit.

단계 208의 수행후, 상기 영상 압축 장치는 상기 할당된 비트를 상기 단계 206에서 구해진 차이값이 있는 차이값 클러스터와 함께 압축하여 전송한다(S210). 그러면, 영상 압축 해제 장치에서는 상기 비트를 복호화하므로 평균값 하나로 모든 픽셀값을 예측할 수 있다. After performing step 208, the image compression apparatus compresses and transmits the allocated bits together with the difference value cluster having the difference value obtained in step 206 (S210). Then, since the image decoding apparatus decodes the bit, it is possible to predict all pixel values with one average value.

상기와 같이 평균값을 이용하여 DPCM 압축을 수행하는 것은 영상의 데이터들은 각각 서로간의 상당한 연관성을 가지고 있다는 전제하에 시작하게 된다. 각 픽셀들은 인접픽셀과 많은 상관성을 가지고 있으므로 이에 대한 차이만을 전송하게 됨으로써 트랜스폼단에서 최대의 잉여제거라는 효과를 얻을수 있다. 언뜻보면 DPCM과 별반 다른것 없어 보이지만 본 발명은 한 클러스터내에 평균값 하나를 이용하여 모든값을 예측할수 있다. As described above, the DPCM compression using the average value starts on the premise that the data of the image have a significant correlation with each other. Each pixel has a lot of correlations with neighboring pixels, so only the difference is transmitted. Therefore, the maximum redundancy can be obtained at the transform stage. At first glance, nothing seems to differ from DPCM, but the present invention can predict all values using one average value in a cluster.

본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않으며, 많은 변형이 본 발명의 사상 내에서 당 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 가능함은 물론이다.The present invention is not limited to the above embodiments, and many variations are possible by those skilled in the art within the spirit of the present invention.

상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 각 픽셀들은 인접 픽셀들과 많은 상관성을 가지고 있으므로 이에 대한 차이만을 전송하게 함으로써 트랜스폼단에서 최대의 잉여제거라는 효과를 얻을수 있는 영상 압축 방법을 제공할 수 있다. As described above, according to the present invention, since each pixel has a lot of correlations with adjacent pixels, only the difference thereof may be transmitted, thereby providing an image compression method capable of obtaining an effect of maximum redundancy at the transform stage.

또한, 본 발명에 따르면, 기존의 DPCM의 획일적이며 신호에 독립적인 PCM기 법에서 벗어나 보다 신호에 종속적이며 평균을 이용한 기법으로 압축면에서 월등한 성능을 보이는 영상 압축 방법을 제공할 수 있다. In addition, according to the present invention, it is possible to provide an image compression method that exhibits superior performance in terms of compression by using a signal-dependent and average-based technique, deviating from the conventional and signal-independent PCM technique of the conventional DPCM.

또한, 본 발명에 따르면, 평균 테이블을 적용하였으므로 평균값 역시 적은 비트만으로도 충분히 디코딩될 수 있기 때문에 압축률을 높일수 있는 영상 압축 방법을 제공할 수 있다. In addition, according to the present invention, since the average table is applied, the average value can also be sufficiently decoded with only a few bits, thereby providing an image compression method capable of increasing the compression rate.

Claims (4)

원영상에 대하여 인접픽셀간의 차이를 구하는 단계;Obtaining a difference between adjacent pixels with respect to the original image; 상기 구해진 차이가 미리 정해진 일정 범위를 넘기지 않는 인접 픽셀들을 묶어서 클러스터를 형성하는 단계;Forming clusters by grouping adjacent pixels for which the obtained difference does not exceed a predetermined range; 상기 형성된 클러스터내 픽셀들의 평균값을 구하는 단계;Obtaining an average value of the pixels in the formed cluster; 상기 구해진 평균값과 상기 클러스터내 각 픽셀의 차이값을 구하여 차이값 클러스터를 형성하는 단계;Obtaining a difference value between the obtained average value and each pixel in the cluster to form a difference value cluster; 미리 저장된 평균값 테이블을 이용하여 상기 구해진 평균값에 맵핑된 비트를 할당하는 단계;및Allocating bits mapped to the obtained mean values using a previously stored mean value table; and 상기 할당된 비트를 상기 차이값 클러스터와 함께 부호화하는 단계Encoding the allocated bits together with the difference cluster 를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 압축 방법.Image compression method comprising a. 제1항에 있어서, The method of claim 1, 상기 미리 정해진 일정 범위는 절대값으로 표현되는 것을 특징으로 하는 영상 압축 방법.And the predetermined predetermined range is expressed by an absolute value. 제1항에 있어서, The method of claim 1, 상기 클러스터는 고정 또는 다양한 크기의 격자단위 블럭으로 표현되는 것을 특징으로 하는 영상 압축 방법.The cluster is an image compression method, characterized in that represented by a fixed or variable grid unit block of various sizes. 제1항에 있어서, The method of claim 1, 상기 평균값 테이블에는 평균값에 비트가 맵핑되어 있는 것을 특징으로 하는 영상 압축 방법.And a bit is mapped to an average value in the average value table.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20110113555A (en) * 2010-04-09 2011-10-17 삼성전자주식회사 Method and apparatus for generating video packets, method and apparatus for reconstructing video
US8773407B2 (en) 2007-10-29 2014-07-08 Samsung Display Co., Ltd. Driving device of display device and driving method thereof

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8773407B2 (en) 2007-10-29 2014-07-08 Samsung Display Co., Ltd. Driving device of display device and driving method thereof
US9330619B2 (en) 2007-10-29 2016-05-03 Samsung Display Co., Ltd. Driving device of display device and driving method thereof
KR20110113555A (en) * 2010-04-09 2011-10-17 삼성전자주식회사 Method and apparatus for generating video packets, method and apparatus for reconstructing video

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