정지 영상 압축 표준인 JPEG2000의 가장 큰 특징 중의 하나는 관심영역(ROI) 코딩이다. JPEG2000은 다양한 ROI 기법과 ROI 파리미터를 제공하는데, 이것을 특정 응용 프로그램에 적용하기 위해서는 적절한 값을 선택해야 한다. 본 논문에서는 JPEG2000 성능에 영향을 미치는 ROI 코딩 기법과 ROI 파라미터가 ROI 품질과 전체 영상 품질에 어떤 영향을 미치는지를 평가한다. 평가에 사용된 ROI 기법은 Maxshift 방법과 Implicit 방법이며 평가된 파라미터는 타일 크기와 ROI 크기, 코드블록의 크기, DWT 분해 레벨의 수, ROI 중요도가 사용된다. 타일 크기가 크면 품질은 좋아지며, ROI가 크면 품질은 떨어지며, 코드블록은 Maxshit와 Implicit 모두에서 $32{ imes}32$가 최고의 품질을 보이며, ROI 중요도가 커지면 품질은 떨어지고, 분해 레벨의 수가 증가할수록 품질은 떨어진다.
One of the most significant characteristics of JPEG2000. the emerging still image standards. is the ROI (Region of Interest) coding. JPEG2000 provides a number of ROI coding mechanisms and ROI parameters. To apply them to an application, it must select the applicable values. In this paper, we evaluate how the ROI coding mechanisms and the ROI parameters influencing JPEG2000 qualify affect the ROI quality and the whole image quality. The ROI coding mechanisms are Maxshift and Implicit. and the parameters are tile size and ROI size, codeblock size, number of DWT decomposition levels and ROI importance. The bigger the tile size, the better the quality. The bigger the ROI size, the ROI importance and the number of DWT decomposition levels, the worse the qualify. In code block $32{ imes}32$ of Maxshift and Implicit, it has the best qualify.
