Graphic image data 의 통계적 특성에 관한 연구

Abstract

본 논문에서는 한글과 영문 image data에 대해서 run length 분포등 여러 통계적 특성들을 측정하고, computer simulation으로 선택된 4가지 code의 특성을 비교 하였다. 실험결과, black run의 run length 분포는 exponental 분포에, white run의 분포는 negative-power 분포에 더 근사한 것으로 나타났다. 그러므로 black run에는 Markov model이 적합하지만, white run에 대해서는 이 model의 적용이 적합치 않은 것으로 판명 되었다. 그러나 한글 image의 경우에는 영문의 경우보다 run length 분포곡선의 기울기가 더 완만하며, black run에서 영문 image와 다른 특성을 갖는것으로 나타났다. 4가지 codes의 특성을 비교한 결과, 한글과 영문 image 모두에 대해 Truncated-Huffman code가 가장 우수하고, 그 다음에는 Hasler code, Modified-WBS code, Laemmel 순으로 나타났다. Truncated-Huffman code를 사용하면 평균 6 : 1의 압축비를, Hasler code를 사용하면 평균 5.7 : 1의 압축비를 얻을수 있는데 한글 image의 경우에는 영문 image때 보다 약간 더 높은 압축비를 얻을수 있다. 또한 한글 image의 경우에는 block code의 bit rate 변화가 block size의 변화에 덜 민감한 장점을 갖는다.