JPEG과 압축 센싱을 통한 이미지 압축 성능 비교
본 논문은 JPEG와 압축 센싱(CS) 두 가지 이미지 압축 방법을 PSNR과 비압축 샘플 비율을 기준으로 비교한다. 자연 이미지(Lena)와 의료용 MRI 이미지(Shepp‑Logan)를 대상으로, JPEG의 양자화 후 남은 비영(非零) DCT 계수 수와 CS의 재구성에 사용된 샘플 수를 일치시켜 실험하였다. 결과는 자연 이미지에서는 JPEG이 약간 높은 PSNR을 보이며, 구조가 단순하고 스파시티가 높은 의료 이미지에서는 CS가 더 높은 P…
저자: Danko Petric, Marija Milinkovic
본 논문은 디지털 이미지 압축에 널리 사용되는 JPEG와 최근 급부상하고 있는 압축 센싱(Compressive Sensing, CS)을 동일한 평가 기준으로 비교한다. 서론에서는 샤논‑니퀴스트 샘플링 정리와 그 한계, 그리고 인간 시각 특성을 활용한 손실 압축 방식으로서 JPEG의 기본 원리를 소개한다. JPEG는 8×8 블록 단위로 DCT 변환을 수행하고, 품질 인자(QF)에 따라 사전 정의된 양자화 매트릭스(Q₅₀)를 사용해 고주파 계수를 크게 감소시킨다. 양자화 후에는 지그재그 순서로 재배열하고 허프만 코딩을 적용해 무손실 압축을 마무리한다. 논문에서는 양자화 단계에서 남는 비영(DCT) 계수 비율을 측정하고, 이를 CS 실험에서 사용되는 샘플 비율과 일치시켜 비교 조건을 동일하게 만든다.
CS 이론 파트에서는 신호가 특정 변환 도메인에서 스파시티(sparsity)를 만족해야 함을 강조한다. 측정 행렬 Φ는 무작위로 선택되며, 원본 신호 f와 변환 도메인 표현 x 사이의 관계는 y = Φf = ΦΨx = Ax 로 표현된다. 여기서 A는 M×N 차원의 측정 행렬이며, M
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