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Special Graduate Schools
Graduate School of Information and Communication Technology
Department of Information and Communication
3. Theses(Master)
컨텍스트 기반 적응적 예측 알고리즘
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 최정렬 | - |
| dc.date.accessioned | 2019-10-21T07:13:49Z | - |
| dc.date.available | 2019-10-21T07:13:49Z | - |
| dc.date.issued | 2009-02 | - |
| dc.identifier.other | 9791 | - |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/17517 | - |
| dc.description | 학위논문(석사)--아주대학교 정보통신전문대학원 :정보통신공학과,2009. 2 | - |
| dc.description.abstract | 본 논문은 무손실 이미지 압축(lossless image compression)을 위한 컨텍스트를 기반으로 하는 새로운 예측 알고리즘 CBAP(context-based adaptive prediction)를 제 안한다. 무손실 이미지 압축에서 JPEG-LS는 기존의 다른 표준 압축 알고리즘에 비해 가장 좋은 압축 성능을 보인다. JPEG-LS는 미디언 에지 디텍터(median edge detector, MED)를 기반으로 하는 LOCO-I의 예측 방법을 사용하고 있다. 실험 결과 CBAP가 LOCO-I의 예측 알고리즘보다 평균 4%의 엔트로피(entropy) 향상을 보인 다. | - |
| dc.description.tableofcontents | 제1 장 서 론 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 제2 장 LOCO-I 예측 알고리즘 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 제3 장 CBSP 알고리즘 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 제 1 절 컨텍스트 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 제 2 절 예측 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 제4 장 CBAP알고리즘. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 제 1 절 컨텍스트 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 제 2 절 예측 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 제5 장 실 험결 과 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 제 1 절 테스트이미지 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 제 2 절 엔트로피 측정 결과 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 제6 장 결 론및향 후계획 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16|그림1. 캐주얼템플릿 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 그림2. 예측에사용되는컨텍스트 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 그림3. 차이값히스토그램 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 그림4. 7가지테스트 이미지 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14|표 1. 예측알고리즘 별엔트로피측정결과 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 표 2. LOCO-I 대비엔트로피백분율 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 | - |
| dc.language.iso | kor | - |
| dc.publisher | The Graduate School, Ajou University | - |
| dc.rights | 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. | - |
| dc.title | 컨텍스트 기반 적응적 예측 알고리즘 | - |
| dc.type | Thesis | - |
| dc.contributor.affiliation | 아주대학교 정보통신전문대학원 | - |
| dc.contributor.department | 정보통신전문대학원 정보통신공학과 | - |
| dc.date.awarded | 2009. 2 | - |
| dc.description.degree | Master | - |
| dc.identifier.localId | 567618 | - |
| dc.identifier.url | http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000009791 | - |
| dc.description.alternativeAbstract | In this paper we introduce new context-based prediction algorithm for lossless image compression. JPEG-LS shows the highest compression ratio among the standard compression algorithms. JPEG-LS uses LOCO-I prediction based on the median edge detector. CBAP, which is a suggested algorithm, outperforms LOCO-I prediction by 4% in entropy. | - |
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