컴퓨터와 멀티미디어

“ 이미지와 그래픽 2”

서 영 건 [email protected]

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컴퓨터와 멀티미디어

23年 4月 19日 2

이미지의 압축 (compression)

이미지 데이터의 양을 줄이는 방법

한 픽셀 당 데이터의 양을 줄이는 방법

이미지를 구성하는 픽셀의 수를 줄이는 방법

데이터를 ( ) 하는 방법


23年 4月 19日 3


이미지 압축 기법 무손실 기법

손실되는 데이터가 없어서 압축한 이미지를 복원하였을 때 압축하기 전과 이미지가 완전히 일치하는 기법

손실 기법 압축할 때 데이터가 손실되기 때문에 압축한 이미지를

복원할 때 압축하기 전의 이미지와 일치하지 않음

압축하기 전과 압축한 데이터의 차이를 사람이 거의 느끼지 못할 정도만 데이터를 손실하기 때문에 데이터의 양을 줄이는 측면에서 많이 사용되는 기법


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GIF 압축 RLE(Run Length Encoding) 이라는 기법을 사용한 알고리즘

하나의 이미지 내에서 같은 값이 연속적으로 몇 번 나타나는지를 표현함으로써 압축하는 방식

( ) 방향으로 스캔하여 압축을 하기 때문에 ( )

방향으로 같은 색을 가지고 있을 경우에는 압축 효율이 높지만 반대의 경우 압축하고 난 후의 이미지의 용량이 오히려 커지게 됨


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GIF 압축의 예


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이미지의 압축 (compression) GIF 의 압축률의 비교

154 bytes 213 bytes 318bytes

501 bytes 1,148 bytes 8,236 bytes* 수평으로 같은 색을 갖는 이미지의 경우 압축 효과가 크다 .


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이미지의 압축 (compression) JPEG 압축

JPEG(Joint Photographic Experts Group)

특별히 컬러 사진의 압축을 위하여 고안 1992 년 국제 표준으로 확정 X- 레이나 CT 사진 - 무손실 (Lossless) 압축이 사용되고 , 일반적으로는 손실 (Lossy) 압축이 사용됨 24 비트 컬러 사용 압축 특성으로 인한 계단현상이 나타날 수 있음 색상 모델 변환 , 블록화 , DCT 변환 , 양자화 , 엔트로피

부호화 등의 절차를 거쳐 수행하게 됨


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이미지의 압축 (compression) JPEG 압축 및 복원 과정


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색상 모델 변환색상 모델 변환 이미지의 RGB 색상 모델을 YIQ 색상 모델로 변환 인간의 시각이 색상보다는 화상의 밝기에 더욱 민감하기

때문에 Y 를 좀 더 정교하게 나타내기 위함

블록화블록화 (Blocking)(Blocking)

Y, I, Q 에 대한 각각의 성분을 8*8 블록으로 나눔


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DCT DCT 변환변환 (Discrete Cosine Transform)(Discrete Cosine Transform) 2 차원 평면 공간의 컬러 정보를 2 차원의 주파수 정보로

푸리에 변환 (Fourier Transform) 하는 과정 블록 단위 별로 DCT 연산 수행 64 개의 DCT 계수를 얻음 이 중에서 가장 처음에 얻어지는 것은 DC( 직류 )

성분이고 나머지 63 개는 AC( 교류 ) 성분

주파수 분포 특성 : 이미지의 왼쪽 위쪽으로 갈수록 주파수가 낮아지고 오른쪽 아래로 갈수록 주파수가 높아짐


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DCT DCT 변환변환저주파 성분

중파 성분

고주파 성분


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양자화양자화 (Quantization)(Quantization) 인간이 감지하지 못할 정도의 범위 내에서 미리 정의된 양자화

테이블을 사용하여 DCT 계수를 각각 나누고 그 결과를 반올림하여 정수로 계산하는 과정

높은 주파수 부분의 값은 거의 0 이 됨 가장 큰 압축이 일어나는 동시에 가장 데이터 손실이 많은 과정


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엔트로피 코딩엔트로피 코딩 무손실 압축을 사용하여 최종 압축을 수행 일반적으로 허프만 코딩 (Huffman coding) 을 많이

사용 양자화된 DCT 계수를 공간적 특성에 따라 더욱 압축함

DCT 계수를 ( ) 형태로 스캔하여 낮은 주파수에서 높은 주파수 순으로 주로 부호화


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엔트로피 부호화 : 허프만 테이블의 예

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