허프만 코드는 영상이나 비디오 전송뿐만 아니라 여러 분야에서 광범위하게 사용되고 있는 데이터 압축 알고리즘으로서, 실시간 데이터의 양이 증가함에 따라 효율적인 디코딩 알고리즘에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 호프만 디코딩을 위해 균형 트리를 형성하여 효율적인 이진 검색을 수행하는 구조를 제안하고 타 구조와의 성능을 비교하였다. 제안하는 구조는 길이가 다른 코드워드 간의 크기 비교를 가능하게 하는 정의를 사용하여 비어있는 내부 노드를 포함하지 않는 완전 균형 트리를 구성하므로, 디코딩 테이블을 위해 필요로 하는 메모리의 크기에 있어 매우 우수한 구조이다. 실제 영상 데이터를 사용하여 실험한 결과, 256개의 심볼 set에 대해 제안하는 구조는 매우 적은 수의 테이블 엔트리를 요구하며, 디코딩 성능은 최소 1번, 최대 5번, 평균 2.41번의 메모리 접근을 소요함을 보았다.
Huffman codes are widely used for image and video data transmission. As the increase of real-time data, a lot of studies on effective decoding algorithms and architectures have been done. In this paper, we proposed a balanced binary search tree for Huffman decoding and compared the performance of the proposed architecture with that of previous works. Based on definitions of the comparison of codewords with different lengths, the proposed architecture constructs a balanced binary tree which does not include empty internal nodes, and hence it is very efficient in the memory requirement. Performance evaluation results using actual image data show that the proposed architecture requires small number of table entries, and the decoding time is 1, 5, and 2.41 memory accesses in minimum, maximum, and average, respectively.
