허프만 알고리즘 방식을 적용한 JPEG-LS 인코딩 및 디코딩

Abstract

가역부호(무손실)방식 압축 방법의 하나인 JPEG-LS는 이미지 압축에서 기존의 다른 표준 압축 알고리즘에 비해 가장 좋은 압축 성능을 보인다. JPEG-LS는 크게 각각의 화소(pixel) 값의 상관도(correlation)를 조사하여 현재 화소 값을 예측하는 예측(prediction), 예측 값을 통해 발생하는 오차에 대한 확률분포를 결정하는 컨텍스트 모델링(context modeling), 그리고 예측과 컨텍스트 모델링으로 구해진 예측 오차 값의 압축을 수행하는 엔트로피 코딩(entropy coding)으로 나눌 수 있다. 엔트로피 코딩 단계에서는 화소의 상관도에 따라 골룸-라이스(Golomb-Rice) 코딩과 반복길이 부호화(Run-Length) 코딩 방법으로 압축을 수행한다. 본 논문에서는 JPEG-LS의 압축률을 향상 시키기 위하여 기존에 JPEG-LS의 엔트로피 코딩 방식을 컨텍스트 스위칭 기법을 적용한 허프만(Huffman) 알고리즘 방식으로 대체하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에는 인접 픽셀의 평균화 기법과 반복길이 부호화 코딩을 사용하게 된다.