• Àüü
  • ÀüÀÚ/Àü±â
  • Åë½Å
  • ÄÄÇ»ÅÍ
´Ý±â

»çÀÌÆ®¸Ê

Loading..

Please wait....

¿µ¹® ³í¹®Áö

Ȩ Ȩ > ¿¬±¸¹®Çå > ¿µ¹® ³í¹®Áö > TIIS (Çѱ¹ÀÎÅͳÝÁ¤º¸ÇÐȸ)

TIIS (Çѱ¹ÀÎÅͳÝÁ¤º¸ÇÐȸ)

Current Result Document :

ÇѱÛÁ¦¸ñ(Korean Title) Edge Adaptive Hierarchical Interpolation for Lossless and Progressive Image Transmission
¿µ¹®Á¦¸ñ(English Title) Edge Adaptive Hierarchical Interpolation for Lossless and Progressive Image Transmission
ÀúÀÚ(Author) Yenewondim Biadgie   Young Chul Wee   Jung-Ju Choi  
¿ø¹®¼ö·Ïó(Citation) VOL 05 NO. 11 PP. 2068 ~ 2086 (2011. 11)
Çѱ۳»¿ë
(Korean Abstract)
¿µ¹®³»¿ë
(English Abstract)
Based on the quincunx sub-sampling grid, the New Interleaved Hierarchical INTerpolation (NIHINT) method is recognized as a superior pyramid data structure for the lossless and progressive coding of natural images. In this paper, we propose a new image interpolation algorithm, Edge Adaptive Hierarchical INTerpolation (EAHINT), for a further reduction in the entropy of interpolation errors. We compute the local variance of the causal context to model the strength of a local edge around a target pixel and then apply three statistical decision rules to classify the local edge into a strong edge, a weak edge, or a medium edge. According to these local edge types, we apply an interpolation method to the target pixel using a one-directional interpolator for a strong edge, a multi-directional adaptive weighting interpolator for a medium edge, or a non-directional static weighting linear interpolator for a weak edge. Experimental results show that the proposed algorithm achieves a better compression bit rate than the NIHINT method for lossless image coding. It is shown that the compression bit rate is much better for images that are rich in directional edges and textures. Our algorithm also shows better rate-distortion performance and visual quality for progressive image transmission.
Å°¿öµå(Keyword) Pyramid data structures   image interpolation   lossless image compression   progressive image transmission  
ÆÄÀÏ÷ºÎ PDF ´Ù¿î·Îµå