본 논문에서는 인접블록들간의 높은 상관성을 이용한 동적 주소 사상에 의한 벡터 양자화 방법을 제안했다. 제안한 방법에서는 부호화할 입력블록에 대한 벡터 양자화의 주소를 사이드 메치 오차를 이용하여 재정렬된 부호책에서의 새로운 주소로 사상하는 주소 변환 함수를 저의하여 비트율을 효율적으로 감소하였다. 이러한 방법은 주소 변환 함수에 의한 새로운 주소가 주소 문턱값 이하인 낮은 주소로 사상된 경우에는 새롭게 사상된 주소를 부호화하고, 그렇지 않은 경우에는 재정립 되지않은 부호벡터 주소를 부호화하는 방법이다. 실험을 통하여, 제안한 방법에서의 복원영상의 화질은 일반적인 벡터 양자화 방법에서의 복원영상의 화질과 동일하고 비트율은 약 45∼50% 감소함을 확인하였다.
In this paper, we propose a vector quantization method which uses a dynamic address mapping based on exploring the high interblock correlation. In the proposed method, we reduce bit-rate by defining an address transform function, which maps a VQ address of an input block which will be encoded into a new address in the reordered codebook by using side match error. In one case that an original address can be transformed into a new transformed address which is lower than the threshold value, we encode the new address of the transformed convector, and in the other case we encode the address of the original convector which is not transformed. Experimental results indicate that the proposed scheme reduces the bit-rate by 45~50% compared with the ordi-nary VQ method forimage compression, at the same quality of the reconstructed image as that of the ordinary VQ system.
