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#CP4 김광태_2007270397

ⓐ I_image_257X257 Matrix의 1행과 1열에 128이라는 숫자로 채운다.ⓑ I_image_257X257 Matrix의 1행 1열을 제외한 row 2:257, col 2: 257 까지는 원본 영상을 채워 넣는다.ⓒ I_image_257X257 Matrix의 ((i, j)+ (i+1, j)+ (i, j+1))/3 즉, 평균을 구해서 크기가 256X256 Matrix인 Predict Image라는 변수에 넣는다. 이것으로 P_1이라는 값을 구할 수 있다.ⓓ I_Error_1은 I_image - P_1(predict Image)를 계산함으로써 Error Image를 구할 수 있다.ⓔ 원본 Decoding I_image_257X257_2라는 1행과 1열이 128로 채워지고 Row 2:257, Col 2:257 까지는 0으로 채워진 변수를 새로 만들어서 0으로 채워진 부분에 Predict_image의 값 + Error 값을 연산해 가면서 Row 2:257 Col 2: 257 자리에 원본 Decoding을 한다. (복원 Success)1행과, 1열의 128로 채워진 부분을 자르면 나머지 부분은 원본 Decoding 복원이 된다.ⓕ Round 방식 복원 원본 Decoding과 마찬가지로 I_image_257X257_3이라는 1행과 1열이 128로 채워지고 Row 2:257, Col 2:257 까지는 0으로 채워진 변수를 새로 만들어서 0으로 채워진 부분에 Predict_image의 값 + round(Error) 값을 연산해 가면서 Row 2:257 Col 2: 257 자리에Round Decoding을 한다. 이 방법은 Error 값을 Round 함으로써 얻을 수 있다.1행과, 1열의 128로 채워진 부분을 자르면 나머지 부분은 Round Decoding 복원이 된다.ⓖ Quant 4 Level 구현원본 Decoding과 마찬가지로 I_image_257X257_4라는 1행과 1열이 128로 채워지고 Row 2:257, Col 2:257 까지는 0으로 채워진 변수를 새로 만들어서 0으로 채워진 부분에 Predict_image의 값 + Error 값을 연산해 나가면서 Row 2:257 Col 2: 257 Decoding을 하는 방법은 같지만 Error를 4 Level로 나누어서 I_Error_1이 2보다 크다면 I_Error_2값을 5로 넣어주고, I_Error_1이 0보다 크고 2보다 작거나 같다면 I_Error_2에 1을 넣는다. 음수에서도 마찬가지로, I_Error_1이 -2보다 작다면 I_Error_2에 -5를 넣어주고, I_Error_1이 0보다 작고 -1보다 크거나 같다면 I_Error_2에 -1의 값을 넣으면서, I_Error_2의 Matrix 값을 -5, -1, 1, 5 의 값으로 가득 채운다. 그 후에 원본 Decoding과 같은 방식으로 복원해 나가면 된다.

공학/기술| 2012.06.06| 10페이지| 1,500원| 조회(76)

히스토그램, algorithm, 멀티미디어 시스템, Multimedia Sys..

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#CP3 김광태_2007270397

1. Algorithm : Block 화 -> DCT -> Zigzag -> iZigzag -> iDCT -> 출력 -> mse, mad 값 구하기ⓐ 8X8 Size로 Block 화 시킨다.ⓑ DCT를 통해 Zigzag()함수(임의로 만든)를 이용하여 Zigzag scan을 한 후 일열로 늘어뜨린다.ⓒ 일열로 늘어뜨린 배열들을 하나로 붙여 넣는다.ⓓ 배열에서 원하는 배율에서 원래 block 화를 한다. 이때 원하는 압축률에 따라서 zigzag 배열에서 원하는 값만 가져온다. 그 이외의 값은 0으로 처리한다. 예) 1:1 압축 = 모든 Data를 가져온다. 2 : 1 압축 =1~33까지의 Data를 가져오고, 34 ~ 64번째 원소는 0으로 채워 넣는다. 64 : 1 압축 = 1번째, 성분인 DC성분을 제외한 2~64번째 원소는 0으로 채워 넣는다.ⓔ 원래 크기의 Block을 만들어 낸다. (inverse Zigzag)<중 략>3. 이론DCT (Discrete Cosine Transform)DCT를 이용하여 영상을 공간영역으로부터 주파수 영역으로 변환할 수 있으며 영상 데이터는 변화가 적으므로 낮은 주파수, 특히 0주파수(DC) 성분이 큰 값을 갖게 되고 높은 주파수 성분은 상대적으로 매우 작은 값을 갖게 된다. 즉, 대부분의 정보가 낮은 주파수 쪽으로 몰리게 되므로 다음에 설명할 양자화 과정을 적절히 거치면 높은 압축률로 우수한 화질을 얻을 수 있다.정보량이 많아 값이 낮은 주파수 성분만을 충실히 취하고 높은 주파수 성분은 값이 아주 작으므로 거의 무시해 버림으로써 전체 데이터 양을 줄이는 원리인데, 높은 주파수 성분은 영상의 세밀한 해상도에 기여하기 때문에 이런 방법을 사용해 심하게 압축하면 해상도 저하라는 불이익을 감수해야 한다.

공학/기술| 2012.06.06| 11페이지| 1,500원| 조회(151)

Huffman, 멀티미디어 시스템, dct, 압축률, DPCM, JPEG 압축, D..

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CP_1 김광태_2007270397

☞ 256X256X3 RGB 영상 Matrix 를 Load 함.☞ rgb2gray() 함수를 이용하여 Gray Level로 변환 함.☞ Average Value를 구함 mean(mean(image2));☞ gray image에서 average value를 뺀 Data를 256X256 Matrix에 저장 image3 = uint8( image2 - avg );☞ imshow()함수를 이용하여 화면에 Image를 뿌린다.

공학/기술| 2012.06.06| 2페이지| 1,500원| 조회(87)

Huffman, 멀티미디어 시스템, dct, 압축률, DPCM, JPEG 압축, D..

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CP2_2007270397_2007270397

실험 목적 : 256X256 Size의 Image를 128X128 Zero Matrix에 압축하여 출력해보고,128X128 Size의 Image를 다시 256X256의 Zero Matrix에 확장시켜서 이미지를 출력해본다. 그 결과 원영상과 압축을 거쳐 다시 256X256 Size로 된 Image 사이의 값을 비교 분석해본다. 압축을 함에 있어서 원본 Gray Image와의 Quality 차이를 확인해본다.<중 략>image_128X128 = uint8(image_128X128); % double형이기 때문에 uint8형으로 케스팅 한다.image_256X256 = uint8(image_256X256); % double형이기 때문에 uint8형으로 케스팅 한다. % Image를 출력해 준다.subplot(2,2,1); imshow(I_image); title(`< 원본 RGB 이미지 >`); subplot(2,2,2); imshow(I); title(`< 원본 Gray 이미지 >`);

공학/기술| 2012.06.06| 5페이지| 1,500원| 조회(78)

Huffman, 멀티미디어 시스템, dct, 압축률, DPCM, JPEG 압축, D..

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#CP5 김광태_2007270397

실험 목적 : JPEG 압축을 위해 DPCM, DCT Quantization, Huffman, Zigzagscan에 대해 배웠고, 지금까지 배운것을 바탕으로 모든 과정이 전송에 용이하도록 압축하는 기술임을 확인. 또한 압축률과 데이터 손실과의 관계가 밀접하고 높은 압축률을 가지고 데이터 손실은 적게 하는 것이 중요하다는 것을 알아보는 실험. <중 략> endend for i = (1 : 128) for j = (1: 128) output_Matrix_256x256(2 * i - 1, 2 * j - 1) = real_output_Matrix_128x128(i,j); output_Matrix_256x256(2 * i, 2 * j - 1) = real_output_Matrix_128x128(i,j); output_Matrix_256x256(2 * i, 2 * j) = real_output_Matrix_128x128(i,j); output_Matrix_256x256(2 * i - 1, 2 * j) = real_output_Matrix_128x128(i,j); endend

공학/기술| 2012.06.06| 6페이지| 3,000원| 조회(99)

Huffman, 멀티미디어 시스템, 압축률, DPCM, JPEG 압축, DCT Q..

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