KR20130079253A - 이미지 압축 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

고정 사이즈로 압축된 이미지들을 생성하는 방법 및 장치가 개시된다. 상기 이미지의 멤버 엔티티들이 각각의 이미지 특징에 근거하여 복수의 그룹들로 그룹핑되고, 상기 복수의 그룹들 중 적어도 하나로부터 적어도 하나의 그룹 대표를 선택된다. 반복적인 방식으로 상기 그룹 대표들 각각에 대하여 최종 제어 파라미터들이 추정되고, 상기 추정된 제어 파라미터들에 근거하여 상기 이미지가 압축된다.

Description

이미지 압축 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR COMPRESSING IMAGES}
본 발명은 정지 디지털 이미지들을 처리하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 정지 디지털 이미지들을 압축하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근, 이미지들은 고화질로 캡처되어 고해상도의 이미지들이 만들어지고 있다. 이들 고해상도의 비압축 이미지들을 저장하고 처리하기 위해서는 대용량의 메모리가 필요하다. 이미지들은 적절한 기술들을 이용하여 압축된다.
이미지를 압축하는데 있어서 고려해야 할 중요한 기준은 압축된 이미지의 파일 사이즈 및 압축된 이미지의 화질을 들 수 있다. 이용되는 압축 기술은 이미지들을 상당히 작은 사이즈로 압축할 수 있어야 하며, 동시에 화질을 허용(acceptable) 레벨로 유지하여야 한다. 이미지들은 손실 또는 무손실 압축 기술들을 이용하여 압축될 수 있다.
이미지 압축 기술들은 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform: DCT)에 근거한 블록, 양자화(quantization) 및 가변 길이 인코딩(variable length encoding) 또는 허프만(Huffman) 인코딩과 같은 다양한 수단들을 이용한다. DCT에서는, 이미지의 가시적 화질에 대하여 중요도를 달리하는 스펙트럴 서브-밴드(spectral sub-band)들로 이미지가 분리된다. DCT 프로세스는 데이터를 신호/이미지 블록의 대부분의 에너지가 단지 몇 개의 계수(coefficient)에 집중되는 서로 다른 도메인들로 변환한다.
양자화는 양자화 행렬들/팩터를 이용하여 입력 데이터 크기를 다운-스케일링(down-scaling)함으로써 입력 데이터의 다이내믹 레인지(dynamic range)를 감소시키는 근사화 기술이다. 그러므로, 양자화 프로세스의 출력은 보다 적은 수로 비트로 나타낼 수 있다.
허프만 인코딩은 가변 길이 인코딩 기법으로서, 보다 짧은 코드들이 높은 확률의 이벤트들에 할당되고 보다 긴 코드들은 낮은 확률의 이벤트들에 할당됨으로써 평균 비트 레이트를 감소시키게 된다. 압축된 이미지의 파일 사이즈는 양자화 행렬들/테이블들 및 인코딩 기법에 의해 제어된다.
일반적으로, 이미지들은 응용분야의 사양(specification)에 맞춰 압축된다. 응용분야가 특정된 압축 이미지들은 그 밖의 다른 응용분야로 사용하기에 적합하지 않다. 예를 들어, 멀티미디어 메시징 서비스(Multimedia Messaging Service: MMS) 응용분야에서는 어느 정도의 최대 파일 사이즈인 300 KB로 송신되도록 이미지들을 제한하고 있다. 그러나, 원래의 이미지는 고화질과 고해상도로 캡처될 수도 있으므로, 정의된 제한보다 더 큰 경우가 있다.
또한, 사용자들은 피카사(Picasa), 스머그머그(Smugmug), 플리커(Flickr) 등과 같은 다양한 이미지 공유 애플리케이션들 상에 자신들의 이미지들을 업로딩하여 인터넷 상에서 공유할 수 있다. 이미지 공유 애플리케이션들은 메모리에 제한이 있기 때문에, 사용자들은 자신들의 많은 고해상도 이미지들을 공유할 수 없다. 이러한 제약으로 인해, 저장될 이미지 수를 사용자들이 최대화할 수 있도록 하기 위하여 이러한 이미지들을 재인코딩할 필요가 있다.
상술한 제약들은 사용자가 사용자의 특성들 및 서버 저장 한계에 근거하여 이미지들을 수정하도록 하여 왔다. 왜곡과 비트 레이트 간의 균형을 맞춤으로써 파일 사이즈를 제어하는 양자화 테이블을 수정하여 이미지의 파일 사이즈를 수정할 수 있다. 양자화 테이블들은 인간 시각계(Human Visual System: HVS)에 근거하여 구축된다. 인간의 눈은 고주파수의 밝기 변이의 정확한 강도보다는 상대적으로 넓은 영역에 걸친 밝기를 잘 분간한다. 이에 따라 정보량을 줄이기 위해서는 고주파수 성분들이 저주파수 성분들보다 더 많이 양자화된다.
다중 양자화 테이블들이 이미지 압축 기법에 허용되기도 하지만, 몇몇 이미지 표준들은 다른 최소 부호화 단위(Minimum Coded Unit: MCU)들에서 이용될 양자화 테이블들을 하나의 MCU로부터는 허용하지 않는다. 그러므로, 결정되는 양자화 테이블들은 전체 이미지에 걸쳐서 고려되어야 한다.
현재, 압축된 디지털 이미지의 파일 사이즈는 양자화 테이블을 변화시키거나 기준 양자화 테이블들에 스칼라 승수(scalar multiplier)들을 적용함으로써 제어된다. 이 승수들은 조절될 수도 있으며, 이미지는 소망의 평균 비트 레이트가 달성될 때까지 반복적으로 재인코딩된다. 최종 레이트를 최소 왜곡으로 달성하는데 필요한 패스(pass) 횟수는 전적으로 이미지에 의존하므로 실제 구현에 있어서는 매우 높은 계산 복잡도의 요건들이 갖춰져야 한다. 또한, 이미지 캡처 장치의 전원에 악영향이 미칠 수도 있다. 계산 복잡도는 이미지 해상도의 증가에 따라 증가하게 된다.
이미지 코덱에 근거한 DCT용으로 개발된 그 밖의 다양한 양자화 및 지각(perceptual) 레이트 왜곡 최적화 기술들은, 스케일 양자화(scaled quantization), 스펙트럴 제로화(spectral zeroing), 및 지각 양자화 테이블 설계를 포함한다. 이들 방법들은 이미지 특성들을 분석하여 양자화 파라미터들을 추정하게 된다. 그러나, 최종 인코딩된 파일 사이즈를 얻기 위하여는 몇몇 추가적인 압축 툴들이 이용될 수도 있다. 기존 방법들은 이러한 추가적인 툴들에 주의를 기울이지 않고 있다. 현존 압축 기술들은 이미지 파라미터들을 추정하지만, 이 추정된 파라미터들이 소망의 파일 사이즈를 획득하기에 실제적으로 충분한지의 여부를 입증할 수 있는 메커니즘은 제공하지 않는다.
또한, 현존 압축 기술들은 파라미터들을 추정하여 미리 정의된 파일 사이즈로 압축 가능하도록 한다. 그러나, 사용자에게 양자화 파라미터들을 변경하도록 하므로, 사용자가 선호하는 이미지 품질 팩터를 선택하여 파일 사이즈를 결정하도록 한다.
본 발명은 이미지를 미리 결정된 파일 사이즈로 압축할 수 있는 이미지 압축 방법 및 장치를 제공한다.
본 발명은 압축된 이미지를 미리 결정된 파일 사이즈로 재압축할 수 있는 이미지 압축 방법 및 장치를 제공한다.
본 발명은 이미지의 멤버 엔티티들을 이미지 특징에 근거하여 그룹핑하여 처리하는 것에 의해 이미지를 미리 결정된 파일 사이즈로 간단하게 압축할 수 있는 이미지 압축 방법 및 장치를 제공한다.
본 발명은 이미지의 멤버 엔티티들을 공통 특징에 근거하여 그룹핑하여 처리할 수 있는 이미지 압축 방법 및 장치를 제공한다.
본 발명은 이미지의 멤버 엔티티들을 유사성 기준에 근거하여 그룹핑하여 처리할 수 있는 이미지 압축 방법 및 장치를 제공한다.
본 발명은 이미지의 해상도를 변경하거나 변경하지 않고 목표 파일의 추정이 가능하게 할 수 있는 이미지 압축 방법 및 장치를 제공한다.
본 발명에 따른 이미지 압축 방법은, 상기 이미지의 멤버 엔티티들을 각각의 이미지 특징에 근거하여 복수의 그룹들로 그룹핑하는 단계; 상기 복수의 그룹들 중 적어도 하나로부터 적어도 하나의 그룹 대표를 선택하는 단계; 반복적인 방식으로 상기 그룹 대표들 각각에 대하여 최종 제어 파라미터들을 추정하는 단계; 및 상기 추정된 제어 파라미터들에 근거하여 상기 이미지를 압축하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 이미지 압축 장치는, 상기 이미지의 멤버 엔티티들을 각각의 이미지 특징에 근거하여 복수의 그룹들로 그룹핑하는 그룹핑 유닛; 상기 복수의 그룹들 중 적어도 하나로부터 적어도 하나의 그룹 대표를 선택하고, 반복적인 방식으로 상기 그룹 대표들 각각에 대하여 최종 제어 파라미터들을 추정하는 추정 유닛; 및 상기 추정된 제어 파라미터들에 근거하여 상기 이미지를 압축하는 변환 유닛을 포함한다.
본 발명에 따르면 전체 이미지를 처리하지 않고 이미지의 멤버 엔티티들을 이미지 특징에 근거하여 그룹핑하고 반복 추정함으로써 이미지를 미리 결정된 파일 사이즈로 간단하게 압축할 수 있다. 또한 이미지의 해상도를 변경하거나 변경하지 않고 목표 파일의 추정이 가능하게 할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 이미지 압축 시스템 구성도.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 이미지의 예시 및 이미지 압축 처리에 필요한 픽셀 배치 예시도.
도 3은 본 발명의 실시 예의 따른 이미지에서 가용한 유사 영역들 예시도.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른, 도 3의 첫 번째 이미지에서 38바이트의 인코딩 사이즈를 갖는 MCU들로 형성된 그룹에서 각각의 인코딩된 MCU의 결과 사이즈를 도시한 그래프.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른, 도 3의 첫 번째 이미지에서 66바이트의 인코딩 사이즈를 갖는 MCU들로 형성된 그룹에서 각각의 인코딩된 MCU의 결과 사이즈를 도시한 그래프.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른, 치수의 변경 없이 이미지들을 고정 사이즈로 인코딩하는 인코딩 모듈의 블록도.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 그룹핑 유닛의 블록도.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 추정 유닛의 블록도.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 변환 유닛의 블록도.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른, 치수의 변경 없이 이미지들을 고정 사이즈로 인코딩하는 처리 흐름도.
도 11은 본 발명의 실시 예에 따른, 치수의 변경 없이 고정 사이즈로 인코딩된 이미지들을 반복 추정 및 최종 재압축하는 처리 흐름도.
도 12는 본 발명의 다른 실시 예에 따른, 치수의 변경과 함께 이미지들을 고정 사이즈로 인코딩하는 인코딩 모듈의 블록도.
도 13은 본 발명의 실시 예에 따른, 리사이즈 및 변환 유닛의 블록도.
도 14는 본 발명의 다른 실시 예에 따른, 치수의 변경과 함께 이미지들을 고정 사이즈로 인코딩 및 리사이즈 추정하는 처리 흐름도.
도 15는 본 발명의 다른 실시 예에 따른, 치수의 변경과 함께 고정 사이즈로 인코딩된 이미지들을 반복 추정 및 최종 재압축하는 처리 흐름도.
도 16은 본 발명의 실시 예에 따른, 소망의 파일 사이즈가 원래 이미지 파일 사이즈의 80%인 이미지들의 세트에 대한 결과 파일 사이즈를 나타내는 그래프.
도 17은 본 발명의 실시 예에 따른, 소망의 파일 사이즈가 원래 이미지 파일 사이즈의 20%인 이미지들의 세트에 대한 결과 파일 사이즈를 나타내는 그래프.
도 18은 본 발명의 실시 예에 따른, 소망의 파일 사이즈가 MMS 한계(300KB)로 설정된 이미지들의 세트에 대한 결과 파일 사이즈를 나타내는 그래프.
본 발명의 실시 예들 및 이의 다양한 특징 및 상세한 이점들은 첨부 도면 및 이하의 설명에서 도시되는 비제한적인 실시 예들을 참조하여 보다 자세하게 설명하게 된다. 본 발명의 실시 예를 불필요하게 이해하기 어렵게 하지 않게 하게 위하여, 주지의 구성 요소 및 처리 기술에 대한 설명은 생략한다. 본 명세서에서 언급된 예들은 단지 본 발명의 실시 예들을 실시할 수 있는 방식을 용이하게 이해하고 또한 당업자들이 이들 실시 예들을 실시할 수 있도록 하기 위한 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 예들은 본 발명의 실시 예들의 범위를 한정하려는 것으로 이해되어서는 안 된다. 또한 실시 예들의 취지를 벗어나지 않는 한, 그 범위 내에서 많은 변경 및 변형이 이루어질 수 있으며, 본 발명의 실시 예들은 이러한 모든 변형들을 포함한다.
본 발명의 실시 예들은 전체 이미지를 처리하지 않고 멀티패스 반복 추정(multi-pass iterative estimation)을 실행함으로써, 픽셀 블록들로 표현된 디지털 이미지를 미리 결정된 파일 사이즈로 압축하는 방법 및 장치를 달성한다. 도 1 내지 도 18은 본 발명의 바람직한 실시 예들을 나타낸다. 도면들 전체에 걸쳐 동일한 참조 부호들은 동일하게 대응하는 특징들을 나타낸다.
본 명세서 전반에 걸쳐서, "이미지"이라는 용어는 임의의 디지털 정지 이미지를 의미한다. 이미지는 JPEG(Joint Photographic Experts Group), TIFF(Tagged Image File Format), PNG(Portable Network Graphics), GIF(Graphics Interchange Format), 윈도 비트맵(BMP(Microsoft Windows Device Independent Bitmap) 파일 포맷) 등과 같은 임의의 포맷으로 존재하거나 저장될 수 있다. 모바일 디바이스들, 스캐너들, 레이더, 카메라들, 및 캠코더들과 같은 디지털 디바이스들은 고해상도의 디지털 이미지들을 캡처하여 제한된 메모리에 저장한다. 디지털 이미지들은 픽처 요소(Picture element)들 또는 픽셀들의 집합으로 표현되는 디지털 값들의 유한(finite) 세트를 갖는다. 픽셀들은 임의의 특정 포인트에서의 주어진 컬러의 밝기를 나타내는 양자화된 값들로 이루어진 이미지에서의 최소 개별 요소를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 이미지 압축 시스템 구성도이다. 이미지 처리 디바이스(102)는 메모리(104), 처리 유닛(105), 및 인코딩 모듈(103)로 구성될 수 있다. 메모리(104)는 캡처된 이미지들 또는 임의의 다른 시각적 콘텐트를 저장할 수 있다. 메모리(104)는 캡처된 이미지들 또는 임의의 다른 시각적 콘텐트를 저장하는 데이터베이스가 될 수 있다. 처리 유닛(105)은 캡처된 이미지들을 패치(fetch)하여 처리할 수 있다. 처리 유닛(105)은 이미지들의 픽셀이나 해상도를 결정하고, 복수의 MCU 등으로 분할한다. 이미지들은 이미지 압축 장치인 인코딩 모듈(103)로 전달되어 인코딩 및 재압축된다. 일 실시 예에 있어서, 인코딩 모듈(103)은 이미지 캡처 디바이스와 같은 입력 디바이스(101)에 의해 캡처된 적어도 하나의 이미지를 직접 수신할 수 있다.
일 실시 예에서, 이러한 이미지들은 사용자들이 이미지들을 캡처할 수 있는 디지털 카메라로부터 수신될 수 있으며 디지털 포맷으로 메모리(104)에 저장될 수 있다. 디지털 카메라는 단독형(stand-alone) 디바이스가 될 수도 있으며 또는 모바일 디바이스, PDA(Personal Digital Assistant) 등과 같은 다른 디바이스의 일부가 될 수도 있다. 재압축될 이미지들은 모바일 디바이스, 카메라, 메모리(104)의 데이터베이스, 메모리, PDA, 스캐너, CD(Compact Disk)들, DVD들 등을 통하여 인코딩 모듈(103)에 제공될 수 있다. 이미지들은 인코딩 모듈(103)에 의해 재압축되어 스크린/모니터, 개인용 컴퓨터, PDA, 모바일 디바이스, 디지털 픽처 프레임 및 프린터들로부터 출력된 하드카피 등과 같은 출력물에 디스플레이될 수 있다.
다른 실시 예로서, 이미지 처리 디바이스(102)는 인터넷과 같은 네트워크(109)를 경유하여 적어도 하나의 원격 컴퓨터(110)와 인터랙트(interact)할 수 있다. 네트워크(109)는 임의의 유선 또는 무선 통신 네트워크가 될 수 있다. 네트워크(109)를 경유하여 이미지 서비스들 및 제품들을 제공하도록 원격 시스템이 구축될 수 있다. 이러한 원격 시스템은 적어도 하나의 이미지 렌더링 설비 및 데이터 센터로 구성될 수 있다. 이미지 처리 디바이스(102)는 네트워크(109)를 경유하여 원격 시스템의 데이터 센터로부터 이미지들을 수신할 수 있다. 또한, 이미지들은 재압축을 위하여 인터넷을 경유하여 원격 시스템으로부터 이메일(e-mail)로 인코딩 모듈(103)로 전달될 수 있다. 인코딩 모듈(103)은 수신된 이미지들을 처리하여 재압축한다. 또한, 재압축된 이미지들은 원격 시스템으로 전달되어 렌더링될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 이미지의 예시 및 이미지 압축 처리에 필요한 픽셀 배치 예시도이다. 이미지는 YCbCr 이미지로 인코딩될 수 있는데, YCbCr는 디지털 사진촬영 시스템에서 컬러 이미지 파이프라인(color image pipeline)의 일부로 이용되는 일종의 컬러 공간들이다. Y는 휘도 성분을 나타내고, Cb와 Cr는 각각 청색-차(blue-difference) 채도 성분과 적색-차(red-difference) 채도 성분을 나타낸다. 도 2에 보인 것처럼 이미지(200)는 복수의 MCU로 분할될 수 있다. MCU들은 각 컬러 채널의 픽셀들의 세트의 집합으로 되어 있다. 각각의 MCU는 8x8 조각 이미지들의 세트로 더 분할되어 "블록"이라고 칭해질 수 있다. 이들 블록들은 DCT를 통해 변환된 DCT 계수(coefficient)들로 처리될 수 있다. DCT는 다른 주파수들에서 발진(oscillating)하는 코사인 함수들의 합에 관한 유한개의 많은 데이터 포인트들의 시퀀스를 나타내고 신호를 기본(elementary) 주파수 성분들로 변환한다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 이미지에서 가용한 유사 영역들 예시도이다. 디지털 이미지들은 공통 특징(feature)들을 공유하고 있는 영역들의 복수개의 세트를 포함할 수 있다. 도 3은 두 개의 이미지들(300, 302)의 세트를 제공하고 있으며, 각각의 이미지는 원들로 표시된 적어도 하나의 공통 특징(들)을 공유하고 있는 영역들의 세트를 디스플레이한다. 공통 특징들을 공유하고 있는 영역들의 세트는 함께 그룹화될 수 있다. 예를 들어, 도 3의 첫 번째 이미지(300)에서 식탁보(304)는 동일한 YCbCr 값들을 가질 수 있으므로, 식탁보(304)의 영역들은 공통 특징(들)을 가질 수 있다. 유사한 특징(들)을 갖는 영역들, 즉 공통 특징(들)을 공유하는 영역들의 세트는 함께 그룹화될 수 있다. 마찬가지로, 도 3의 두 번째 이미지(302)의 배경(306)은 동일한 YCbCr 값들을 가질 수 있으므로, 배경(306)의 유사 특징(들)을 갖는 영역들의 세트는 함께 그룹화될 수 있다.
일 실시 예에서, 이미지에서의 영역들과 이들의 공통 특성(property)들을 정의하기 위한 방법 및 장치가 제공된다. 도 3의 첫 번째 이미지(300)의 식탁보(304)와 두 번째 이미지(302)의 배경(306)처럼 이미지에서 공통 정의된 특성들을 갖는 영역들은 함께 그룹화될 수 있다. 이미지의 모든 MCU들의 특징들의 세트 {Fi}는 계산될 수 있다. 또한, 복수의 그룹들 {Gm}은 하기 수학식 1을 만족하는 MCU들로 형성될 수도 있다.
Figure pat00001
상기 수학식 1에서, MCUj는 고려 중인 j번째 MCU를 나타내고, Gm은 m번째 그룹을 나타내며, i는 i번째 특징 요소(feature element)를 나타내며, {Fi}j는 j번째 MCU에 대해 확인된 특징 요소들의 세트를 나타내며, {Fi}m은 m번째 그룹의 특징 요소들의 세트를 나타낸다.
공통 특징들을 공유하는 그룹 멤버들은 정의된 일정 프로세스를 통하여 처리되어 동일한 결과들을 만들 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른, 도 3의 첫 번째 이미지(300)에서 38바이트 인코딩 사이즈를 갖는 MCU들로 형성된 그룹의 각각의 인코딩된 MCU의 결과(resultant) 사이즈를 나타내는 그래프를 도시한다. 도 4는 첫 번째 이미지(300)에서 38 바이트의 인코딩 사이즈를 갖는 MCU들로 형성되며 원래와 다른 양자화 테이블에 의해 재양자화된 그룹의 인코딩된 MCU 각각이 처리되었을 경우 약간의 편차는 있지만 유사한 출력을 나타내는 실험 결과를 도시한다.
도 5는 본 발명 실시 예들에 따른 도 3의 첫 번째 이미지(300)에서 66 바이트의 인코딩 사이즈를 갖는 MCU들로 형성된 그룹의 인코딩된 MCU 각각의 결과 사이즈를 나타내는 그래프를 도시한다. 도 5는 첫 번째 이미지(300)에서 66 바이트의 인코딩 사이즈를 갖는 MCU들로 형성되고 또 다른 양자화 테이블에 의해 재양자화된 그룹의 인코딩된 MCU 각각이 처리되었을 경우 약간의 편차는 있지만 유사한 출력을 나타내는 실험 결과를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른, 치수(dimension)들의 변경없이 이미지들을 고정 사이즈로 인코딩하는 인코딩 모듈의 블록도이다. 일 실시 예에서, 이미지는 이미지의 해상도 변경없이 미리 결정된 파일 사이즈로 재압축될 수 있다. 재압축될 이미지는 그룹핑 유닛(grouping unit)(601)에 입력으로 제공된다. 그룹핑 유닛(601)은 입력 이미지를 디코딩하여 유사한 특성들을 갖는 영역들의 그룹들을 형성한다. 형성된 그룹들은 추정 유닛(estimation unit)(602)으로 보내진다. 추정 유닛(602)은 그룹들에 대하여 반복 추정을 행하여 적절한 압축 파라미터들을 획득한다. 추정 유닛(602)은 갱신 블록(603)으로부터 받은 갱신 추정 압축 파라미터들을 이용하여 반복처리를 수행한다. 변환 유닛(conversion unit)(604)은 원래의 입력 이미지와 추정 유닛(602)으로부터 받은 최종 추정 제어 파라미터들을 이용하여 최종 재압축을 한다. 변환 유닛(604)은 이미지에 대하여 갱신된 DCT 계수들을 계산하여 인코더 및 계수 제어기(605)로 보낸다. 인코더 및 계수 제어기(605)는 갱신된 DCT 계수들을 가변 길이 코드(Variable-Length Code: VLC)와 같은 인코딩 기술을 이용하여 인코딩한다. VLC는 소스 심볼들을 가변 개수의 비트들에 매핑하여 소스들이 제로 오차로 압축 및 복원되도록 할 수 있는 코드이다. VLC 인코딩동안에, 실제로 인코딩되는 DCT 계수들의 개수를 변화시킴으로써 미세한 비트 레이트 제어가 달성된다. 압축된 이미지는 출력 블록(606)에서 얻어질 수 있다.
일 실시 예에서, 그룹핑 유닛(601), 추정 유닛(602), 변환 유닛(604), 인코더 및 계수 제어기(605)와 같은 복수의 유닛들을 포함하는 재압축 시스템은 이미지 캡처 디바이스, 랩톱, 데스트톱, PDA 등과 같은 시스템에 제공될 수 있다.
다른 실시 예로서, 재압축 시스템의 유닛들 중 적어도 하나는 원격지에 위치될 수 있는 다른 시스템에 제공될 수 있다.
다른 실시 예로서, 재압축 방법은 클라우드 컴퓨팅 메커니즘에 의해 달성될 수 있다. 그러나, 당업자는 이미지들의 재압축을 달성하기 위하여 상술한 실시 예들 중 임의의 하나를 활용할 수 있음을 알 수 있을 것이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 그룹핑 유닛의 블록도이다. 그룹핑 유닛(601)은 디코딩 및 특징 계산기(701)와 그룹핑 블록(702)을 포함한다. 디코딩 및 특징 계산기(701)는 입력 이미지에 따라서 VLC 디코딩을 행하고 이미지의 모든 멤버 엔티티들, 즉 MCU들의 필요한 특징 세트들 {Fi}의 값을 계산한다. 이미지의 모든 MCU들의 계산된 특징 세트들은 그룹핑 블록(702)으로 보내진다. 그룹핑 블록(702)은 모든 특징 세트들을 분석하여 유사한 특징 세트들 값들을 갖는 멤버 엔티티들의 그룹(G)들, 즉 공통 특징들을 공유하는 멤버 엔티티들의 그룹(G)들을 생성한다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 추정 유닛의 블록도이다. 추정 유닛(602)은 그룹 처리 블록(801)과 파일 사이즈 추정 블록(802)을 포함한다. 그룹 처리 블록(801)은 그룹핑 유닛(601)로부터 그룹들을 수신한다. 각각의 그룹이 처리되어 그룹 대표(Group-Representative) GR로 선택된 하나 또는 복수의 멤버 엔티티들이 처리에 대한 그룹 거동(group-behavior)을 나타내기 위해 선택될 수 있다. 본 실시 예에서, 그룹 대표 GR들은 모든 그룹들로부터 선택되지 않을 수도 있다. 그룹 처리 블록(801)은 양자화 테이블들과 같은 적절한 압축 파라미터들의 추정을 행한다. 추정된 압축 파라미터들은 파일 사이즈 추정 블록(802)으로 보내진다. 파일 사이즈 추정 블록(802)은 이미지의 파일 사이즈를 추정한다. 추정된 파일 사이즈 값은 갱신 블록(603)으로 보내지고, 갱신 블록(603)은 이 값을 다시 그룹 처리 블록(801)으로 보내어 갱신 파일 사이즈 값들로 더 처리하게 된다. 각각의 반복 처리에서, 추정 유닛(602)은 그룹 처리 블록(801)의 정의된 처리 함수에 근거하여 그룹 대표 GR들 각각을 처리하고 그 다음에 다음의 식을 이용하여 파일 사이즈 추정 블록(802)에서 결과 파일 사이즈를 추정한다.
Figure pat00002
상기 수학식 2에서, fsz'는 추정된 파일 사이즈를 나타내고, f()는 추정된 파일 사이즈와 입력 파라미터들 사이의 관계를 정의할 수 있는 함수를 나타내고, FRQm는 m번째 그룹의 강도(strength) 또는 가중치(weight)를 나타내며, 스퀴즈 파라미터(Squeeze Parameter: SQZP)는 양자화 테이블들과 같은 제어 파라미터 세트를 나타낸다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 변환 유닛의 블록도이다. 변환 유닛(604)은 디코더(901)와 신규 계수 계산기(902)를 포함한다. 디코더(901)는 DCT 계수들을 얻기 위하여 역VLC(inverse VLC)에 의해 데이터를 디코딩한다. 디코딩된 DCT 계수들의 크기는 원래의 제어 파라미터들과 신규로 추정된 제어 파라미터들 에 근거하여 리스케일링(rescaling)된다. 변환 유닛(604)은 입력 이미지와 최종 추정된 제어 파라미터들(SQZP)을 이용하여 최종 재압축을 행한다.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른, 치수의 변경없이 이미지들을 고정 사이즈로 인코딩하는 처리 흐름도로서, 도 6의 실시 예에 따른 처리 흐름도이다. 먼저 이미지의 모든 MCU들의 모든 특징 세트들의 값들이 계산된다 (1001단계). 일단 모든 MCU들의 특징 세트들의 필요한 값들이 계산되면, 서로 다른 차이를 나타내는 그룹들이 획득된 특징 값들에 근거하여 정의된다 (1002단계). MCU 카운터 i에 따라 MCU들이 첫 번째 MCU부터 시작하여 정의된 순서로 하나씩 취해 진다 (1003단계). 각각의 MCUi에 대하여, 정의된 순서로 그룹 카운터 m에 따라 첫 번째 그룹부터 시작하여 (1004단계), 상기 수학식 1로 정의된 매칭 기준에 맞지 않을 때까지 각각의 그룹 Grpm이 검사된다 (1005단계). 만일 그룹이 매칭 기준에 맞지 않을 경우, 최대 값 MaxValue[m]에 도달할 때까지 다음 그룹이 매칭 기준에 대해 체크된다 (1007단계). 적절한 매칭에 맞게 되면, 각각의 MCU는 매칭된 그룹 하에 놓이게 되고 그룹의 강도/가중치가 증가된다 (1006단계). 모든 그룹들이 모든 매칭 그룹들을 식별하기 위하여 검사된다. 또한, 일단 MCU 내의 모든 그룹들이 처리되면, 다음의 MCU가 선택되어 (1008단계), 단계들 (1004), (1005), 및 (1007)이 반복하여 처리된다. 모든 MCU들은 최대 값 MaxValue[i]에 도달할 때까지 처리된다. (1008단계) 모든 MCU들이 그룹핑되면 처리가 종료된다. 양자화 테이블은 제어용 파라미터들로서 이용되고 화질 팩터(Quality Factor) QF에 근거하여 참조 양자화 테이블을 변화시킴으로써 반복 처리가 행해진다. 정의된 최소 화질 팩터 QFMIN에 대응하는 양자화 테이블이 계산된다 (1009단계). 임의의 참조를 위해 그룹을 대표할 수 있는 각 그룹의 대표(들)이 정의된다 (1010단계). 가용한 그룹 대표 GR들은 전체 또는 부분 형태로 대표하는 이미지 인코딩과 같은 정의된 처리 함수를 통하여 처리된다.
또한, 파일 사이즈는 상기 수학식 2에 따라 추정된다 (1011단계). QFMIN에 대응하는 추정된 파일 사이즈는 ESTMIN으로 표기된다. ESTMIN은 이미지의 정의된 목표 파일 사이즈에 대해 체크된다 (1012 단계). 만일 ESTMIN이 소망의 파일 사이즈보다 작거나 같을 경우, 초기 화질 팩터 QF0 및 대응하는 양자화 테이블이 결정된다 (1013단계). 만일 ESTMIN이 소망의 파일 사이즈보다 클 경우, 소망의 파일 사이즈로 재압축은 허용 화질이 가능하지 못할 수 있으며, 처리가 실패(fail) 상태로 종료된다 (1014단계). 도 10의 처리(1000)에서 제시된 순서나 다른 순서로 또는 동시에 다양한 동작들이 실행될 수도 있다. 또한, 몇몇 실시 예에서는, 도 10에 열거한 일부 동작들이 생략될 수도 있다.
도 11은 본 발명의 실시 예에 따른, 치수의 변경없이 고정 사이즈로 인코딩된 이미지들을 반복 추정 및 최종 재압축하는 처리 흐름도이다. 도 10의 초기화 처리(1000)의 성공적인 종료에 따라 초기 화질 팩터 QF0와 대응하는 양자화 테이블이 결정되면, 반복 추정과 최종 재압축이 실행된다. 먼저 초기 화질 팩터 QF0가 결정된다 (1101단계). 모든 가용한 그룹 대표들 GR이 처리될 수 있도록 GR 카운터들, 즉 그룹 카운터 m 및 MCU 카운터 i가 개시되고 (1102단계), 현재의 화질 팩터 QF에 근거하여 양자화 테이블들이 준비된다 (1103단계). 그룹 대표 GRmi들은 양자화 테이블들을 이용하여 정의된 처리 함수를 통하여 처리된다 (1104단계). 또한, 새로운 평가 가능한 특징 값이 1104단계의 결과로부터 산출된다 (1105단계). 또한 모든 그룹 대표 GR들이 처리되었는지 체크된다 (1106단계). 만일 모든 그룹 대표들이 처리되지 않았을 경우, 그룹 대표들이 모두 처리될 때까지 1104단계 및 1105단계가 반복된다.
새로운 파일 사이즈가 모든 그룹 대표 GR들의 처리로 얻어진 결과에 근거하여 상기 수학식 2를 이용하여 추정된다 (1107단계). 추정된 파일 사이즈 "fst"가 충분한지를 위해 목표 파일 사이즈와 비교된다 (1108단계). 만일 추정된 파일 사이즈 "fst"가 소망의 파일 사이즈보다 큰 경우, 화질 팩터 QF 값은 새로운 값으로 갱신("fst"가 높을 경우 감소)된다 (1109단계). 예를 들어, 만일 fst 값이 소망의 파일 사이즈보다 클 경우, 화질 팩터 QF의 값은 낮춰 갱신된다. 갱신된 화질 팩터 QF 값은 다음의 반복처리를 위해 1102단계로 다시 보내져, 모든 그룹 대표 GR들이 다시 처리되고 새로운 양자화 테이블들이 준비된다 (1103단계). 일 실시 예에서, 만일 추정된 파일 사이즈 "fst"가 목표 파일 사이즈보다 작거나 같을 경우, 최종 재압축이 실행된다. 모든 MCU의 DCT 계수들이 하나씩 획득되며 (1110단계), DCT 계수 값들은 최종적으로 추정된 화질 팩터 QF 값에 의해 갱신된다 (1111단계). 갱신된 DCT 계수 값들은 VLC 인코딩을 이용하여 인코딩된다 (1112단계). 다른 실시 예에서, 보다 정밀한 비트 레이트 제어를 함으로써 파일 사이즈에 나쁜 영향을 미치는 추정 오차들을 피할 수 있으며, 인코딩 처리에 실제로 이용되는 DCT 계수들의 개수는 현재의 비트 레이트 및 소망의 비트 레이트에 근거하여 결정될 수 있다.
재압축 처리 단계들 (1110), (1111), 및 (1112)를 재압축의 최적화에 관련하여 설명하였으나, 이는 단지 예시적인 것이며 반복처리 단계들로부터 도출된 양자화 테이블을 이용하여 입력 이미지를 다른 이미지로 변환할 수 있는 임의의 다른 프로세스/방법이 사용될 수도 있다.
도 11의 처리(1100)에서 다양한 동작들은 제시된 순서나 다른 순서 또는 동시에 행해질 수도 있다. 또한, 몇몇 실시 예에서, 도 11에 열거한 일부 동작들은 생략될 수도 있다.
도 12는 본 발명의 다른 실시 예에 따른, 치수들의 변경과 함께 이미지들을 고정 사이즈로 인코딩하는 인코딩 모듈의 블록도이다. 일 실시 예에서, 이미지는 이미지의 해상도를 변경하여 미리 결정된 파일 사이즈로 재압축될 수 있다. 압축될 이미지는 그룹핑 유닛(601)에 입력으로 제공될 수 있다. 그룹핑 유닛(601)은 입력 이미지를 디코딩하여 유사한 특성들을 갖는 영역들의 그룹들을 형성한다. 형성된 그룹들은 리사이즈 팩터 추정 유닛(Resize Factor Estimator Unit)(1201)으로 보내진다. 리사이즈 팩터 추정 유닛(1201)은 소망의 파일 사이즈를 달성하기 위하여 필요한 리사이즈 팩터인 다운-사이즈 팩터(down-size factor)를 계산한다. 소망의 파일 사이즈는 신규 소망 파일에 갱신될 수 있으며 신규 소망 파일 사이즈가 추정 유닛(602)으로 보내진다. 추정 유닛(602)은 그룹들에 대하여 반복 추정을 행하여 적절한 압축 파라미터들을 획득한다. 추정 유닛(602)은 갱신 블록(603)으로부터 받은 갱신된 추정 압축 파라미터들을 이용하여 반복처리를 수행한다. 추정 유닛(602)은 양자화 테이블(또는 QF) 추정을 위해 신규 소망 파일 사이즈를 이용한다.
리사이즈 및 변환 유닛(Resize and Conversion Unit)(1202)은 입력 이미지와 추정 유닛(602)로부터의 최종 추정 제어 파라미터들을 이용하여 최종 재압축을 한다. 리사이즈 및 변환 유닛(1202)은 이미지에 대하여 갱신된 DCT 계수들을 계산하여 인코더 및 계수 제어기(605)로 보낸다. 인코더 및 계수 제어기(605)는 갱신된 DCT 계수들을 가변 길이 코드(VLC)와 같은 인코딩 기술을 이용하여 인코딩한다. VLC는 소스 심볼들을 가변 개수의 비트에 매핑하여 소스들이 제로 오차로 압축 및 복원되도록 할 수 있는 코드이다. VLC 인코딩동안에, 실제로 인코딩되는 DCT 계수들의 개수를 변화시킴으로써 비트 레이트에 대한 미세한 제어가 달성된다. 압축된 이미지는 출력 블록(606)에서 얻어질 수 있다.
일 실시 예에서, 그룹핑 유닛(601), 리사이즈 팩터 추정 유닛(1201), 추정 유닛(602), 변환 유닛(604), 리사이즈 및 변환 유닛(1202), 및 인코더 및 계수 제어기(605)와 같은 복수의 유닛들을 포함하는 재압축 시스템은 이미지 캡처 디바이스, 랩톱, 데스크톱, PDA 등과 같은 시스템에 제공될 수 있다.
본 발명의 실시 예들은 분산 컴퓨팅 시스템 상에 실시될 수 있으며, 재압축 시스템의 적어도 하나의 유닛은 원격지에 위치될 수 있는 다른 시스템에 제공될 수 있다.
다른 실시 예로서, 재압축 방법은 클라우드 컴퓨팅 메커니즘에 의해 달성될 수 있다. 그러나, 당업자는 상술한 임의의 실시 예 등을 활용하여 이미지의 재압축을 달성할 수 있음을 알 수 있을 것이다.
도 13은 본 발명에 따른 실시 예에 따른, 리사이즈 및 변환 유닛의 블록도이다. 리사이즈 및 변환 유닛(1202)은 리사이즈를 구비한 디코더(1301)와, DCT 및 양자화 블록(1302)을 포함한다. 리사이즈를 구비한 디코더(1301)는 데이터를 리사이즈 팩터로 역 VLC에 의해 디코딩하여 DCT 계수들을 획득할 수 있다. 또한, DCT 및 양자화 블록(1302)은 데이터를 디코딩하여 DCT 및 양자화 실행에 의한 이미지 압축에 따라 VLC 인코딩에 적합한 형태로 변환한다.
도 14는 본 발명의 다른 실시 예에 따른, 치수의 변경과 함께 이미지들을 고정 사이즈로 인코딩 및 리사이즈 추정하는 처리 흐름도로서, 도 12의 실시 예에 따른 처리 흐름도이다. 먼저 이미지의 모든 MCU들의 모든 특징 세트들의 값들이 계산된다 (1401단계). 일단 모든 MCU들의 특징 세트들의 필요한 값들이 계산되면, 서로 다른 차이를 나타내는 그룹들이 획득된 특징 값들에 근거하여 정의된다 (1402 단계). MCU 카운터 i에 따라 MCU들이 첫 번째 MCU부터 시작하여 정의된 순서로 하나씩 취해 진다 (1403단계). 각각의 MCUi에 대하여, 정의된 순서로 그룹 카운터 m에 따라 첫 번째 그룹부터 시작하여 (1404단계), 상기 수학식 1로 정의된 매칭 기준에 맞지 않을 때까지 각각의 그룹 Grpm이 검사된다 (1405단계). 만일 그룹이 매칭 기준에 맞지 않을 경우, 최대 값 MaxValue[m]에 도달할 때까지 다음 그룹이 매칭 기준에 대해 체크된다 (1407단계). 적절한 매칭에 맞게 되면, 각각의 MCU는 매칭된 그룹 하에 놓이게 되고 그룹의 강도/가중치가 증가된다 (1406단계).
모든 그룹들이 모든 매칭 그룹들을 식별하기 위하여 검사된다. 또한, 일단 현재의 MCU에 대한 매칭 그룹이 발견되면, 다음의 MCU가 선택되어 (1408단계), 단계들 (1404), (1405), 및 (1407)이 반복하여 처리된다. 모든 MCU들은 최대 값 MaxValue[i]에 도달할 때까지 처리된다. 모든 MCU들이 그룹핑되면 처리가 종료된다. 양자화 테이블은 제어용 파라미터들로서 이용되고 화질 팩터 QF에 근거하여 참조 양자화 테이블을 변화시킴으로써 반복 처리가 행해진다. 정의된 최소 화질 팩터 QFMIN에 대응하는 양자화 테이블이 계산된다 (1409단계). 임의의 참조를 위해 그룹을 대표할 수 있는 각 그룹의 대표(들)이 정의된다 (1410단계).
가용한 그룹 대표 GR들은 전체 또는 부분 형태로 대표하는 이미지 인코딩과 같은 정의된 처리 함수를 통하여 처리된다. 또한, 파일 사이즈는 상기 수학식 2에 따라 추정된다 (1411단계). QFMIN에 대응하는 추정된 파일 사이즈는 ESTMIN로 표기된다. ESTMIN은 이미지의 정의된 목표 파일 사이즈에 대해 체크된다 (1412단계). 만일 ESTMIN이 소망의 파일 사이즈보다 작거나 같을 경우, 초기 화질 팩터 QF0 및 대응하는 양자화 테이블이 결정된다 (1415단계). 만일 ESTMIN이 소망의 파일 사이즈보다 클 경우, 가장 낮은 리사이즈 팩터, 즉 가장 낮은 다운-사이즈 팩터 및 대응하는 이득이 계산된다 (1413단계). 즉, 추정된 파일 사이즈가 목표에 가장 잘 매칭되도록 하기 위한 가장 낮은 리사이즈 팩터가 찾아지고, 결정된 가장 낮은 리사이즈 팩터를 위해, 비트 예산(bit-budget)을 갱신하기 위한 이득이 계산된다. 다운-사이즈 팩터의 추정에 있어서, 다운-사이즈 팩터들 {D1, D1... DN}, 압축 이득 팩터들 {CG1, CG2... CGN}, 및 증폭 팩터들 {AF1, AF2... AFN}의 세트가 이용될 수 있다. 세트 {CG1, CG2... CGN}는 이미지가 해당하는 팩터에 의해 세트 {D1, D1... DN}로부터 다운사이즈(downsize)될 때 달성될 수 있는 전형적인 압축 이득을 나타낸다. 세트 {AF1, AF2... AFN}는 소망의 파일 사이즈가 증가하는 경우의 순서를 나타내며, 다운사이즈된 이미지는 최대라 해도 원래 소망의 파일 사이즈로 생성될 수 있다. 다운사이즈 팩터 "Di"는 다음의 조건들이 모두 만족되는 경우, 세트 {D1, D2...DN}로부터 선택될 수 있다.
(a) ESTMIN ≤ (원래 소망의 파일 사이즈 * CGi);
(b) Di는 조건 (a)를 만족하는 세트의 멤버 중에 최소 다운사이즈 팩터.
다음에 목표 사이즈가 갱신된다. 즉, 원래 소망의 파일 사이즈는 신규 소망의 파일 사이즈로 갱신되며 (1414단계), 여기서 신규 소망의 파일 사이즈는 소망의 파일 사이즈 * AFi이다.
위에서 압축 이득 팩터 CG로 표현된 대응하는 이득은 '압축 후 사이즈/압축 전 사이즈'로 정의되며, 'AFi'는 이상적으로는 1/CG로 간주된다.
신규 소망의 파일 사이즈는 양자화 테이블 또는 화질 팩터 QF의 추정에 이용될 수 있다. 그러므로, 실질적으로 추정 처리는 증폭된 목표 파일 사이즈를 갖는 이미지 치수에서 행해질 수 있다.
도 14의 처리(1400)에서 제시된 순서나 다른 순서로 또는 동시에 다양한 동작들이 실행될 수도 있다. 또한, 몇몇 실시 예에서는, 도 14에 열거한 일부 동작들이 생략될 수도 있다.
도 15는 본 발명의 다른 실시 예에 따른, 치수의 변경과 함께 고정 사이즈로 인코딩된 이미지들을 반복 추정 및 최종 재압축하는 처리 흐름도이다. 도 14의 초기화 처리(1400)의 성공적인 종료에 따라 초기 화질 팩터 QF0와 대응하는 양자화 테이블이 결정되면, 반복 추정과 최종 재압축이 실행된다. 먼저 초기 화질 팩터 QF0가 결정된다 (1501단계). 모든 가용한 그룹 대표들 GR이 처리될 수 있도록 GR 카운터들, 즉 그룹 카운터 m 및 MCU 카운터 i가 개시되고 (1502단계), 현재의 화질 팩터 QF에 근거하여 양자화 테이블들이 준비된다 (1503단계). 그룹 대표 GRmi들은 양자화 테이블들을 이용하여 정의된 처리 함수를 통하여 처리된다 (1504단계). 또한, 새로운 평가 가능한 특징 값이 1504단계의 결과로부터 산출된다 (1505단계). 또한 모든 그룹 대표 GR들이 처리되었는지 체크된다 (1506단계).
만일 모든 그룹 대표들이 처리되지 않았을 경우, 그룹 대표들이 모두 처리될 때까지 1504단계 및 1505단계가 반복된다. 신규 파일 사이즈는 모든 그룹 대표 GR들의 처리로 얻어진 결과에 근거하여 상기 수학식 2를 이용하여 추정된다 (1507단계). 추정된 파일 사이즈 "fst"가 충분한지를 위해 목표 파일 사이즈와 비교된다 (1508단계). 만일 추정된 파일 사이즈 "fst"가 소망의 파일 사이즈보다 큰 경우, 화질 팩터 QF 값은 새로운 값으로 갱신("fst"가 높을 경우 감소)된다 (1509단계). 예를 들어, 만일 fst 값이 소망의 파일 사이즈보다 클 경우, 화질 팩터 QF의 값은 낮춰 갱신된다. 갱신된 화질 팩터 QF 값은 다음의 반복처리를 위해 1502단계로 다시 보내져, 모든 그룹 대표 GR들이 다시 처리되고 새로운 양자화 테이블들이 준비된다 (1503단계).
일 실시 예에서, 만일 추정된 파일 사이즈 "fst"가 목표 파일 사이즈보다 작거나 같을 경우, 최종 재압축이 실행된다. 우선, 인코딩된 MCU가 소망의 리사이즈 팩터가 적용되어 다운사이즈된 로(raw) 데이터로 디코딩된다 (1510단계). 예를 들어 MCU의 사이즈가 16*16이고 다운사이즈 팩터가 2라면, MCU는 16*16 사이즈의 로 데이터로 디코딩된 다음에 8*8 사이즈로 다운사이즈되는데, 디코딩 도중에 다운사이즈 기법(DCT 또는 트랜스폼 도메인에서의 다운사이즈와 같은)이 적용된다. 그러므로 소망의 디코딩된 로 데이터의 사이즈는 8*8이 된다. 디코딩된 로 데이터가 필요한 치수로 수신되어 (1510단계), 인코딩 가능한 MCU 유닛 내로 배치된다 (1511단계). 또한, 데이터는 반복 추정에서 추정된 양자화 테이블로 압축 기술에 따라 인코딩된다 (1512단계). 다른 실시 예에서, 보다 정밀한 비트 레이트 제어를 함으로써 파일 사이즈에 나쁜 영향을 미치는 추정 오차들을 피할 수 있으며, 인코딩 처리에 실제로 이용되는 DCT 계수들의 개수는 현재의 비트 레이트 및 소망의 비트 레이트에 근거하여 결정될 수 있다.
재압축 처리 단계들 (1510), (1511), 및 (1512)를 일반적인 리사이즈 및 재압축 방법에 관련하여 설명하였으나, 이는 단지 예시적인 것이며 반복처리 단계들로부터 도출된 양자화 테이블을 이용하여 소망의 이미지를 생성할 수 있는 임의의 다른 프로세스/방법이 사용될 수도 있다.
도 15의 처리(1500)에서의 다양한 동작들은 제시된 순서나 다른 순서 또는 동시에 행해질 수도 있다. 또한, 몇몇 실시 예에서, 도 15에 열거한 일부 동작들은 생략할 수도 있다.
본 발명의 다른 실시 예로서, 리사이징(resizing)은 트랜스폼 도메인에서 행해질 수도 있으며, 이에 이어서 계수들의 리스케일링(rescaling) 및 인코딩이 행해질 수도 있다.
다른 실시 예로서, 압축되지 않은 이미지가 소망의 파일 사이즈로 압축될 수 있다. 예를 들어, 압축되지 않은 이미지가 될 수 있는 카메라로부터 캡처된 이미지가 소망의 파일 사이즈로 압축될 수 있다. 이미지를 소망의 파일 사이즈로 압축하는 프로세스는 상술한 실시 예에 설명된 프로세스를 포함할 수 있다. 최종 재압축은 필요에 따라서 리사이즈와 함께 또는 리사이즈 없이 압축하는 임의의 실시 예를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 있어서, 영역들/엔티티들의 그룹핑은 "유사성" 기준에 근거하여 행해질 수 있다. "유사성" 기준은, 예를 들어 최소 평균 자승 오차(least mean square error; MSE), 최소 절대값 차분의 합 (least sum of absolute difference; SAD), MCU의 인코딩 사이즈, DCT 계수 분포 중 적어도 하나로 정의될 수 있다.
MSE는 다음의 수학식 3과 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00003
SAD는 다음의 수학식 4와 같이 정의 될 수 있다.
Figure pat00004
상기 수학식 3, 4에서, N은 행(row)의 픽셀 수이고, M은 열(column)의 픽셀 수이며, A(x,y)는 로케이션(x,y)에서의 이미지 픽셀 값이며, OX1, OX2는 수평 방향의 픽셀 수에 관한 옵셋들이며, OY1, OY2는 수직 방향의 픽셀 수에 관한 옵셋들이다.
정의된 임계값보다 SAD/MSE(등)가 작은 기준에 근거하여 다른 영역들이 함께 그룹핑될 수 있다.
도 16은 본 발명의 실시 예에 따른, 소망의 파일 사이즈가 원래 이미지 파일 사이즈의 80%인 이미지들의 세트에 대한 결과 파일 사이즈를 나타내는 그래프이다. 도 16은 이미지 샘플들의 세트에 대한 시뮬레이션 결과를 도시한다. 이미지 샘플들은 80%의 압축율로 압축되었다. 대부분의 이미지 샘플들은 80%의 목표 사이즈로 압축되었다. 또한, 달성된 압축율은 실제 사이즈의 80% 정도이다.
도 17은 본 발명의 실시 예에 따른, 소망의 파일 사이즈가 원래 이미지 파일 사이즈의 20%인 이미지들의 세트에 대한 결과 파일 사이즈를 나타내는 그래프이다. 도 17은 이미지 샘플들의 세트에 대한 시뮬레이션 결과를 도시한다. 이미지 샘플들은 20%의 압축율로 압축되었다. 대부분의 이미지 샘플들은 20%의 목표 사이즈로 압축되었다. 또한, 달성된 압축율은 실제 사이즈의 20% 정도이다.
도 18은 본 발명의 실시 예에 따른, 소망의 파일 사이즈가 MMS 한계(300KB)로 설정된 이미지들의 세트에 대한 결과 파일 사이즈를 나타내는 그래프이다. 도 18은 이미지 샘플들의 세트에 대한 시뮬레이션 결과를 도시한다. 이미지 샘플들은 300KB인 MMS의 압축율이 적용되었다. 이미지 샘플들 대부분은 300KB의 목표 사이즈로 압축되었다. 또한, 달성된 압축은 260 내지 300KB 정도의 범위로 된다.
본 발명의 바람직한 실시 예에 관련하여 설명하면 다음과 같다. 실시 예들은 JPEC 압축 기술들에 대하여 설명되고 처리 단계들은 이러한 JPEC 압축 기술에 관한 것이지만, JPEC 압축 기술을 참조하는 것은 단지 예시적인 것이며, 임의의 다른 압축 기술도 본 발명의 범위에 포함됨을 이해하여야 한다.
본 발명의 실시 예들은 적어도 하나의 하드웨어 디바이스상에서 실행되고 네트워크 구성 요소들을 제어하기 위하여 네트워크 관리 기능들을 수행하는 적어도 하나의 소프트웨어 프로그램을 통하여 구현될 수 있다. 도 1, 6, 7, 8, 9, 12 및 13에 도시된 네트워크 구성 요소들은 하드웨어 디바이스나, 하드웨어 디바이스와 소프트웨어 모듈의 조합 중에 적어도 하나가 될 수 있는 블록들을 포함한다.
고객 맞춤형으로 구현될 수 있는 애플리케이션의 측면에서 보면, 본 발명의 실시 예들은, 하나 이상의 클라이언트 엔티티들을 가지고 있으며 하나 이상의 클라이언트 실행 엔티티들 또는 서버와 협력함으로써 애플리케이션을 고객 맞춤형으로 실현할 수 있으므로 컴퓨팅 디바이스상에서 사용자의 경험을 향상시킬 수 있다. 그러므로, 본 발명의 보호 범위는 이러한 프로그램까지 확장될 뿐만 아니라 컴퓨터 판독가능한 저장 수단으로까지 확장되며, 프로그램이 서버나 모바일 디바이스 또는 임의의 적절한 프로그래밍이 가능한 디바이스 상에서 실행되는 경우, 이러한 컴퓨터 판독가능한 저장 수단은 본 발명에 따른 방법의 하나 이상의 단계들을 구현하기 위한 프로그램 코드 수단을 포함하는 것을 이해하여야 한다. 본 발명에 따른 방법은, 예를 들어, VHDL(Very high speed integrated circuit Hardware Description Language)이나 다른 프로그래밍 언어로 또는 함께 코딩된 소프트웨어 프로그램으로 바람직한 실시 예에 따라 구현되거나, 적어도 하나의 하드웨어 디바이스상에서 실행되는 하나 이상의 VHDL 또는 몇몇 소프트웨어 모듈에 의해 실시된다. 하드웨어 디바이스는 프로그래밍될 수 있는 임의의 휴대 디바이스가 될 수 있다. 이 디바이스는, 예를 들어, ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어나, ASIC과 FPGA(Field-Programmable Gate Array)와 같은 하드웨어와 소프트웨어 수단의 조합, 또는 적어도 하나의 마이크로프로세서와 그 내부에 위치된 소프트웨어 모듈들을 갖는 적어도 하나의 메모리로 구현될 수 있는 수단을 포함할 수도 있다. 본 발명의 실시예에 따른 방법은 부분적으로 하드웨어와 소프트웨어로 실시될 수도 있다. 다른 구성으로써, 본 발명은, 예를 들어, 복수의 CPU(Central Processing Unit)를 이용하여 상이한 하드웨어 디바이스들 상에서 구현될 수도 있다.
구체적인 실시 예에 대한 상술한 설명은 본 발명에 따른 실시 예의 일반 성질을 충분히 나타낼 것이며, 당업자들은 현재의 지식을 적용함으로써 이러한 일반적 개념을 벗어나지 않고 구체적인 실시 예와 같은 다양한 애플리케이션으로 손쉽게 변형 및/또는 적용할 수 있다. 그러므로, 이러한 애플리케이션 및 변형예들은 개시된 실시 예들에 대한 균등물의 의미와 범위 내에 포함되어야 하며 또한 그렇게 의도하는 바이다. 본 명세서에서 채용된 어법이나 용어는 설명을 목적으로 하는 것으로 본 발명을 제한하려는 것이 아님을 이해하여야 한다. 그러므로, 본 명세서에 기재된 실시 예들은 바람직한 실시 예로서 설명되었으며, 당업자들은 이러한 실시 예들이 본 명세서에 기재된 실시 예들의 취지와 범위 내에서 변형되어 구현될 수 있음을 인지할 것이다.

Claims (20)

  1. 이미지 압축 방법에 있어서,
    상기 이미지의 멤버 엔티티들을 각각의 이미지 특징들에 근거하여 각각의 그룹이 공통 특징들을 공유하는 멤버 엔티티들로 형성되는 복수의 그룹들로 그룹핑하는 단계;
    상기 복수의 그룹들 중 적어도 하나로부터 적어도 하나의 그룹 대표를 선택하는 단계;
    반복적인 방식으로 상기 그룹 대표들 각각에 대하여 최종 제어 파라미터들을 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 제어 파라미터들에 근거하여 상기 이미지를 압축하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 압축 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 멤버 엔티티들은 최소 부호화 단위(MCU)를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 압축 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 멤버 엔티티들을 그룹핑하는 단계는,
    미리 정해진 순서로 멤버 엔티티를 선택하는 단계;
    상기 선택된 멤버 엔티티가
    Figure pat00005
    조건을 만족하는지를 체크하여 상기 선택된 멤버 엔티티가 상기 복수의 그룹들 중 하나의 그룹과 매치되는지를 확인하는 단계;
    상기 선택된 멤버 엔티티가 상기 그룹에 매치되는 경우, 상기 선택된 멤버 엔티티를 상기 그룹으로 이동시키는 단계; 및
    상기 그룹의 가중치를 증가시키는 단계를 포함하며,
    상기 MCUj는 고려 중인 j번째 MCU를 나타내고, 상기 Gm은 m번째 그룹을 나타내며, 상기 i는 i번째 특징 요소를 나타내며, 상기 {Fi}j는 j번째 MCU에 대해 확인된 특징 요소들의 세트를 나타내며, 상기 {Fi}m은 m번째 그룹의 특징 요소들의 세트를 나타내는 것을 특징으로 하는 이미지 압축 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 멤버 엔티티들을 그룹핑하는 단계는 유사성 기준에 근거하여 그룹핑하며,
    상기 유사성 기준은 최소 평균 자승 오차, 절대값 차분의 합, 인코딩 길이, 및 DCT 계수 분포 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 이미지 압축 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 제어 파라미터들을 추정하는 단계는, 상기 이미지의 결과 파일 사이즈를 추정하는 단계;
    상기 추정된 파일 사이즈를 미리 결정된 최소 파일 사이즈와 비교하는 단계;
    상기 추정된 파일 사이즈가 상기 최소 파일 사이즈보다 작거나 같을 경우, 최종 제어 파라미터들을 계산하는 단계; 및
    상기 추정된 파일 사이즈가 상기 최소 파일 사이즈보다 큰 경우, 다운-사이즈 팩터를 계산하는 단계, 신규 소망의 이미지 사이즈를 계산하는 스텝, 및 상기 신규 소망의 이미지 사이즈에 근거하여 제어 파라미터들을 추정하는 단계를 실행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 압축 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 다운-사이즈 팩터를 계산하는 단계는:
    상기 추정된 파일 사이즈가 상기 미리 결정된 최소 파일 사이즈와 가능한 다운-사이즈 팩터들 세트로부터 가능한 다운-사이즈 팩터에 대응하는 압축 이득 팩의 곱 이하인지를 확인하는 단계; 및
    상기 가능한 다운-사이즈 팩터들 중에 최소의 것을 선택하는 단계를 포함하고, 상기 추정된 파일 사이즈는 상기 미리 결정된 최소 파일 사이즈와 상기 최소 가능한 다운-사이즈 요소에 대응하는 압축 이득 요소의 곱 이하인 것을 특징으로 하는 이미지 압축 방법.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 이미지를 압축하는 단계는:
    모든 멤버 엔티티들을 역 VLC를 이용하여 이산 코사인 변환(DCT) 계수로 디코딩하는 단계;
    상기 최종 제어 파라미터들과 상기 초기 제어 파라미터들에 근거하여 상기 DCT 계수들의 크기를 리스케일링하는 단계;
    상기 VLC 인코딩을 이용하여 상기 재조정된 DCT 계수들을 인코딩하는 단계; 및
    상기 인코딩이 완료된 리스케일링된 DCT 계수들을 이용하여 상기 이미지를 압축하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 압축 방법.
  8. 제 1 항에 있어서, 상기 제어 파라미터는 양자화 테이블 또는 화질 팩터 중 하나인 것을 특징으로 하는 이미지 압축 방법.
  9. 제 1 항에 있어서, 상기 이미지를 압축하는 단계는:
    로(raw) 포맷으로 상기 이미지를 변환하는 단계;
    상기 변환된 이미지를 미리 계산된 리사이즈 팩터로 디코딩하는 단계; 및
    상기 디코딩된 이미지를 상기 추정된 제어 파라미터들로 인코딩하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 압축 방법.
  10. 제 1 항에 있어서, 상기 이미지를 압축하는 단계는:
    상기 이미지를 트랜스폼 도메인에서 디코딩하는 단계;
    상기 디코딩된 이미지를 미리 계산된 리사이즈 팩터에 근거하여 트랜스폼 도메인에서 리사이즈하는 단계;
    상기 리사이즈된 이미지의 계수들을 상기 추정된 제어 파라미터들에 근거하여 리스케일링하는 단계; 및
    상기 리스케일된 이미지를 인코딩하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 압축 방법.
  11. 이미지 압축 장치에 있어서,
    상기 이미지의 멤버 엔티티들을 각각의 이미지 특징들에 근거하여 각각의 그룹이 공통 특징들을 공유하는 멤버 엔티티들로 형성되는 복수의 그룹들로 그룹핑하는 그룹핑 유닛;
    상기 복수의 그룹들 중 적어도 하나로부터 적어도 하나의 그룹 대표를 선택하고, 반복적인 방식으로 상기 그룹 대표들 각각에 대하여 최종 제어 파라미터들을 추정하는 추정 유닛; 및
    상기 추정된 제어 파라미터들에 근거하여 상기 이미지를 압축하는 변환 유닛을 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 압축 장치.
  12. 제 11 항에 있어서, 상기 멤버 엔티티들은 최소 부호화 단위(MCU)를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 압축 장치.
  13. 제 11 항에 있어서, 상기 그룹핑 유닛은, 미리 정해진 순서로 멤버 엔티티를 선택하고, 상기 선택된 멤버 엔티티가
    Figure pat00006
    조건을 만족하는지를 체크하여 상기 선택된 멤버 엔티티가 상기 복수의 그룹들 중 하나의 그룹과 매치되는지를 확인하여, 상기 선택된 멤버 엔티티가 상기 그룹에 매치되는 경우, 상기 선택된 멤버 엔티티를 상기 그룹으로 이동시키며, 상기 그룹의 가중치를 증가시키며,
    상기 MCUj는 고려 중인 j번째 MCU를 나타내고, 상기 Gm은 m번째 그룹을 나타내며, 상기 i는 i번째 특징 요소(feature element)를 나타내며, 상기 {Fi}j는 j번째 MCU에 대해 확인된 특징 요소들의 세트를 나타내며, 상기 {Fi}m은 m번째 그룹의 특징 요소들의 세트를 나타내는 것을 특징으로 하는 이미지 압축 장치.
  14. 제 11 항에 있어서, 상기 그룹핑 유닛은 유사성 기준에 근거하여 그룹핑하며,
    상기 유사성 기준은 최소 평균 자승 오차, 절대값 차분의 합, 인코딩 길이, 및 DCT 계수 분포 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 이미지 압축 장치.
  15. 제 11 항에 있어서, 상기 추정 유닛은, 상기 이미지의 결과 파일 사이즈를 추정하고, 상기 추정된 파일 사이즈가 상기 최소 파일 사이즈보다 작거나 같을 경우, 최종 제어 파라미터들을 계산하며, 상기 추정된 파일 사이즈가 상기 최소 파일 사이즈보다 큰 경우, 다운-사이즈 팩터를 계산하고, 신규 소망의 이미지 사이즈를 계산하며, 상기 신규 소망의 이미지 사이즈에 근거하여 제어 파라미터들을 추정하는 것을 특징으로 하는 이미지 압축 장치.
  16. 제 15 항에 있어서, 상기 추정 유닛은, 상기 추정된 파일 사이즈가 상기 미리 결정된 최소 파일 사이즈와 가능한 다운-사이즈 팩터들 세트로부터 가능한 다운-사이즈 팩터에 대응하는 압축 이득 팩의 곱 이하인지를 확인하여, 상기 가능한 다운-사이즈 팩터들 중에 최소의 것을 선택하며, 상기 추정된 파일 사이즈는 상기 미리 결정된 최소 파일 사이즈와 상기 최소 가능한 다운-사이즈 요소에 대응하는 압축 이득 요소의 곱 이하인 것을 특징으로 하는 이미지 압축 장치.
  17. 제 11 항에 있어서, 상기 변환 유닛은, 모든 멤버 엔티티들을 역 VLC를 이용하여 이산 코사인 변환(DCT) 계수로 디코딩하고, 상기 최종 제어 파라미터들과 상기 초기 제어 파라미터들에 근거하여 상기 DCT 계수들의 크기를 리스케일링하며, 상기 VLC 인코딩을 이용하여 상기 재조정된 DCT 계수들을 인코딩하며, 상기 인코딩이 완료된 리스케일링된 DCT 계수들을 이용하여 상기 이미지를 압축하는 것을 특징으로 하는 이미지 압축 장치.
  18. 제 11 항에 있어서, 상기 제어 파라미터는 양자화 테이블 또는 화질 팩터 중 하나인 것을 특징으로 하는 이미지 압축 장치.
  19. 제 11 항에 있어서,
    소망의 파일 사이즈를 달성하기 위해 필요한 리사이즈 팩터를 계산하는 리사이즈 팩터 추정 유닛;
    로(raw) 포맷으로 상기 이미지를 변환하고, 상기 변환된 이미지를 상기 리사이즈 팩터로 디코딩하며, 상기 디코딩된 이미지를 상기 추정된 제어 파라미터들로 인코딩하는 리사이즈 및 변환 유닛을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 압축 장치.
  20. 제 11 항에 있어서,
    소망의 파일 사이즈를 달성하기 위해 필요한 리사이즈 팩터를 계산하는 리사이즈 팩터 추정 유닛;
    상기 이미지를 트랜스폼 도메인에서 디코딩하고, 상기 디코딩된 이미지를 트랜스폼 도메인에서 상기 리사이즈 팩터에 근거하여 리사이즈하며, 상기 리사이즈된 이미지의 계수들을 상기 추정된 제어 파라미터들에 근거하여 리스케일링하며, 상기 리스케일된 이미지를 인코딩하는 리사이즈 및 변환 유닛을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 압축 장치.
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