본 논문에서는 영상에서 국부적 중복성과 전역적 중복성을 생기게 하는 두 가지 특성인 완만함과 유사성에 대해서 연구하였다. 완만함은 주어지 s한화소 주위의 화소 값들을 갑자기 변화되지 않고 서로 상관관계를 가지면서 점차적으로 변화한다는 것이다. 유사성은 한 영상내의 어떤 패턴들이 영상의 나머지 부분에서 반복된다는 것이다. 이런 관점에서 두 가지 중복성을 이용하여 무손실 의료 영상압축 방법을 제안한다. 제안한 방법은 간단한 알고리즘을 이용하여 영상을 가변 블록으로 분할한 후, 각 블록의 특성에 따라 부호화를 행한다. 제안한 의료 영상 압축 방법은 기존의 무손실 압축방법인 허프만 부호화, 산술 부호화, 램펠 - 지브 부호화, HINT, 하나의 예측기를 이용한 무손실 방법인 JPEG보다 10~40[%] 정도의 압축률이 개선되었다.
We student tow image characteristics, the smoothness and the similarity, which give rise to local and global redundancy in image representation. The smoothness means that the gray level values within a given block vary gradually rather than abruptly. The similarity means that any patterns in an image repeat itself anywhere in the rest of the image. In this sense, we proposed a lossless medical image compression scheme which exploits both types of redundancy. The proposed method segments the image into variable size blocks and encodes them depending on characteristics of the blocks. The proposed compression schemes works better 10~40[%] than other compression scheme such as the Huffman, the arithmetic, the Lempel-Ziv, HINT(Hierachical Interpolation) and the lossless scheme of JPEG with one predictor.
