HEVC iç tahmin ile kayıpsız görüntü sıkıştırma için ağırlıklandırılmış RDPCM yöntemi

Öz

Yüksek verimli video kodlama iç tahmin yöntemi ile kayıpsız sıkıştırmada dönüşüm ve kuantalama basamaklarının eksikliği pikseller arasındaki ilişkiyi tam olarak silememekte ve bu sebeple sıkıştırma performansı düşmektedir. Bu durumu iyileştirmek için iç tahmin yöntemine ilave olarak kullanılabilecek farklı yöntemler geliştirilmektedir. Bunlardan birisi de kalıntı diferansiyel darbe kodlama modülasyonu yöntemidir. Temeli bir piksel için bulunan kalıntıdan komşu üst ya da sol pikselin kalıntı değerinin çıkartılmasıyla iyileştirilmiş kalıntı değerinin elde edilmesine dayanır. Bu çalışmada iki ya da üç komşu pikselin kalıntılarının ağırlıklı ortalamasını kullanan yeni bir kalıntı diferansiyel darbe kod modülasyonu yöntemi geliştirilmiştir. İki örneğin kullanıldığı yöntemde, komşu pikseller ve bu piksellerin kalıntılarının ortalaması için kullanılan ağırlık katsayıları ilgili iç tahmin modu için kullanılanlar ile aynı seçilmiştir. Üç örnekli kalıntı diferansiyel darbe kod modülasyonu yönteminde komşu piksellerin kalıntıların ağırlıklı ortalamasının hesaplanmasında kullanılacak katsayıların belirlenmesi için basit ve hızlı bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin performanslarını elde etmek için değişik görüntülere yöntem uygulanmıştır. Sıkıştırma oranı ve tepe sinyal gürültü oranı değerleri elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Yüksek verimli video kodlama
• Kalıntı diferansiyel darbe kodlama modülasyonu
• Kayıpsız görüntü sıkıştırma

Sample-Weighted RDPCM for lossless image compression with HEVC intraprediction

Abstract

The correlation between pixels isn’t completely removed, which degrade the performance of compression because the transform and quantization steps are bypassed in the lossless image compression with high efficiency video coding intra-prediction. To improve this situation, additional methods such as residual differential pulse code modulation is used in conjunction with the intra-prediction. The basic principle of residual differential pulse code modulation is based on the calculation of an enhanced residue of a pixel which is obtained with subtraction of the residue of left or top neighbor pixel from the residue of the pixel. In this study, a new residual differential pulse code modulation method, sampled-weighted residual differential pulse code modulation, considering an average of two or three neighboring pixels with weight is developed. A simple and fast algorithm is also proposed to determine the weight coefficients to be used in calculating the weighted average for the three neighboring pixels case. To obtain their compression performances the proposed sample-weighted residual differential pulse modulation methods are applied to various test images. The compression ratios of the compressed images are obtained.

Keywords

• High efficiency video coding
• Residual differential pulse code modulation
• Lossless image compression

References

1. [1] Kim K, Jeon G, Jeong J. “Improvement of implicit residual DPCM for HEVC”. Tenth International Conference on Signal-Image Technology and Internet-Based Systems, Marrakech, Morocco, 23-27 November 2014.
2. [2] Sanchez V, Aulf-Llinas F, Serra-Sagrista J. “DPCM-based edge prediction for lossless screen content coding in HEVC”. IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems, 6(4), 497-507, 2016.
3. [3] Zhou M, Gao W, Jiang M, Yu H. “HEVC lossless coding and improvements”. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 22(12), 1839-1843, 2012.
4. [4] Senturk A, Kara R, Ozcelik I. “Fuzzy logic and image compression based energy efficient application layer algorithm for wireless multimedia sensor networks”. Computer Science and Information Systems, 17(2), 509-536, 2020.
5. [5] Göçeri E, Yaldır AK. “JPEG2000 standardının yeni özelliklerini destekleyen bir görüntü işleme uygulaması geliştirilmesi”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 13(3), 337-346, 2007.
6. [6] Sayıt M, Tunalı ET. “H.264 SP tipi çerçeveler ile uyarlamalı video akışlandırma”. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 18(2), 73-83, 2012.
7. [7] Alvar SR, Kamisli F. “On lossless intra coding in HEVC with 3-tap filters”. Signal Processing: Image Communication, 47(9), 252-262, 2016.
8. [8] Sullivan GJ, Ohm JR, Han WJ, Wiegand T. “Overview of the high efficiency video coding (HEVC) standard”. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 22(12), 1649-1668, 2012.

9. [9] Bossen F, Bross B, Suhring K, and Flynn D, "HEVC Complexity and Implementation Analysis". IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 22(12), 1685-1696, 2012.
10. [10] Abhilash AA, Sreelekha G. “HEVC-based lossless intra coding for efficient still image compression”. Multimedia Tools and Applications, 76, 1639-1658, 2017.
11. [11] Kamisli F, “Lossless intra coding in HEVC with integer to integer DST”. 24th European Signal Processing Conference, Budapest, Hungary, 28 August-2 September 2016.
12. [12] Chen F, Zhang J, and Li H, "Hybrid transform for HEVCbased lossless coding," IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Melbourne, Australia, 1-5 June 2014.
13. [13] Sanchez V, Llinàs FA, Sagristà JS. “Piecewise mapping in HEVC lossless intra-prediction coding”. IEEE Transactions on Image Processing, 25(9), 4004-4017, 2016.
14. [14] Jeon G, Kim K, Jeong J. “Improved residual DPCM for HEVC lossless coding”. 27th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images, Rio de Janeiro, Brazil, 26-30 August 2014.
15. [15] Tan YH, Yeo C, Li Z. “Residual DPCM for lossless coding in HEVC”. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Vancouver, BC, Canada, 26-31 May 2013.
16. [16] Lee YL, Han KH, Sullivan GJ. “Improved lossless intra coding for H.264/MPEG-4 AVC”. IEEE Transactions on Image Processing, 15(9), 2610- 2615, 2006.
17. [17] Hong SW, Kwak JH, Lee YL. “Cross residual transform for lossless intra-coding for HEVC”. Signal Processing: Image Communication, 28(10), 1335-1341, 2013.
18. [18] Cai X, Lim JS. “Adaptive residual DPCM for lossless intra coding”. Proceedings Visual Information Processing and Communication VI, 9410(94100A), 1-8, 2015.
19. [19] Kwak JH, Lee YL. “Secondary residual transform for lossless intra coding in HEVC”. Journal of Broadcast Engineering, 17(5), 734-741, 2012.
20. [20] Image Database. “Standard Test Images”. https://www.imageprocessingplace.com/root_files_V3/i mage_databases.htm (28.12.2021).
21. [21] Weinberg MJ, Seroussi G, Sapiro G. “The loco-i lossless image compression algorithms: principles and standardization into jpeg-ls”. IEEE Transactions on Image Processing, 9(8), 1309-1324, 2000.
22. [22] Wu X, Memon N. “Context-based, adaptive, lossless image coding”. IEEE Transactions on Communication, 45(4), 437-444, 1997.
23. [23] Matsuda I, Mori H, Itoh S. “Lossless coding of still images using minimum-rate predictors”. International Conference on Image Processing, Vancouver, BC, Canada, 10-13 September 2000.