Quantization Codebook Optimization for Color Image under Psychophysical Constraints. Optimisation du Dictionnaire pour la Quantification Vectorielle D'images Couleur sous Contraintes Psychophysiques

Quantization Codebook Optimization for Color Image under Psychophysical Constraints.

Optimisation du Dictionnaire pour la Quantification Vectorielle D'images Couleur sous Contraintes Psychophysiques

Christophe Charrier Hocine Cherifi 

Université Jean Monnet, Equipe Ingénieriede la Vision- UMR CNRS 5516 3, rue,Javelin Pognon BP 505, 42007 Saint-Etienne Cedex01 - FRANCE

Page: 
105-120
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Received: 
16 February 1998
| |
Accepted: 
N/A
| | Citation

OPEN ACCESS

Abstract: 

The information contained into an image is spatially, spectrally and perceptually redundant . In the context of the color Vector Quantization (VQ) compression scheme, this redundancy is a handicap in terms of performances (complexity, quality and compression rate). Combining perceptual and classification criteria, one can improve the codebook quality when reduce construction time associated. In this paper, we propose a training set reduction method. Associating to vectors of the training set a perceptually relevant measure, one can extract a subset from it. A classification step is then applied on this subset. Finally, the codebook is construct using theLBGalgorithm on each obtained cluster, and joining together all code vectors . Psychophysics and statistical measures of image quality allow us to validate our method in terms of construction time, reconstructed image quality and compression rate.

Résumé 

L'information contenue dans une image couleur est redondante spatialement, spectralement et perceptuellement . Dans le contexte de la compression d'image couleur par quantification vectorielle, cette redondance devient rapidement un handicap en termes de performances (complexité, qualité, taux de compression). En combinant des éléments de perception et de classification, il est possible d'améliorer la qualité du dictionnaire tout en réduisant le temps de construction associé . Dans cet article, nous proposons une méthode de réduction de la base d'apprentissage . En associant aux éléments de cette base une mesure perceptuellement significative, nous en extrayons un sous-ensemble représentatif . Une étape de classification reposant sur un modèle paramétrique de la mesure est ensuite appliquée sur ce sous-ensemble . Pour chacune des classes obtenues, un dictionnaire est déterminé en appliquant l'algorithme LBG. L'ensemble de ces dictionnaires constitue le dictionnaire final. L'utilisation de tests psychophysiques et de mesures statistiques de la qualité nous ont permis de valider notre approche en termes de temps de calcul, de qualité des images reconstruites et du taux de compression.

Keywords: 

Color image compression, classification, quality, measure of relevance, random sample

Mots clés 

Compression d'image couleur, classification, qualité, indice de pertinence, échantillon aléatoire .

1. Introduction
2. Construction du Dictionnaire par L'Algorithme LBG
3. Construction du Dictionnaire par L'Algorithme LBG-SPE
4. Mesures de la Qualité
5. Résultats Expérimentaux
6. Conclusion
  References

[1] A.Das and A. Gersho, «Variable dimension spectral coding of speech at 2400 bps and below with phonetic classification», in ICASSP, vol. 1, (Detroit, Michigan), p. 492-495, may 1995. 

[2] W.Jiang, X. Wu and W.-Y. Ng, « Vq index coding for high-fidelity medical image compression», inICIP, (Santa-Barbara, California), p. 678-681, oct. 1997. 

[3] M. T. Orchard, «A fast nearest-neighbor search algorithm», in ICASSP'91, vol. 4, (Toronto, Canada), p. 2297-3000, apr. 1991. 

[4] C. M. Huang, Q.Bi,G. S. Stiles and R. W. Harrix, «Fast full search equivalent encoding algorithms for image compression using vector quantization », IEEE Trans., vol. 1, p. 413-416, July 1992. 

[5] H. Monawer, «Image vector quantisation using a modified LBG algorithm with approximated centroids», Electronics Letters, vol. 31, p. 174-175, feb. 1995. 

[6] V. R. Algazi, G. E. Ford, R. R.Estesand A. El-Fallah, <<A progressive analysis based perceptually transpararentcoderfor still images», in SPIE, Very Hight Resolution and Quality Imaging, vol. 2663, (San José,CA), p. 155-166, 1996. 

[7] P. C. Cosman, R. M. Gray and M. Vetterli, «Vector quantization of image subbands:A survey »,IEEE Transactions on Image Processing, vol.5, p. 202225, feb. 1996. 

[8] A. Gersho and R. M. Gray, Vector Quantization and Signal Compression, Kluwer Academic Publishers, 1991. 

[9] A. Trémeau, C. Charrierand H. Cherifi, «A vector quantization algorithm based on the nearest neighbor of the furthest color», in International Conference on Image Processing, vol. 3, (Santa Barbara), p. 682-685, IEEE, oct. 1997, ICIP'97. 

[10] B. Ramamurthi and A. Gersho, «Classified vector quantization of images», IEEE Transactions on Communications, vol. COM-34(11), p. 1105-1115, 1986. 

[11] K. L. Oehler and R. M. Gray, «Combining image compression and classification using vertor quantization», IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 17, p. 461-473, may 1995. 

[12] P. C. Cosman, K. L. Oehler, E. A. Riskin and R. M. Gray, «Using vector quantization for image processing», in IEEE Proceedings, vol .81, p. 13261341, sept. 1993. 

[13] B. S. Everitt and D. J. Hand, Finite Mixture Distributions, Chapman and Hall, 1981.

[14] H. Bouyanzer, R. Grisel, H. Cherifi and R. Debrie, «Segmentation d'images couleur, approche scalaire et vectorielle», in Actes du 13ème colloque GRETSI, (Antibes),sept. 1991. 

[15] S. P. Lloyd, «Least squares quantization in PCM», IEEE Transactions an Information Theory, vol. IT28, p. 129-137, mar. 1982. 

[16] H. Cherifi, «Evaluation detestsd'hypothèse»,inOnzième Colloque GRETSI, vol. 1, (Nice, France), p. 81-84, June 1987. 

[17] D. Freedman, R. Pisani and R. Purves,Statistics, W. W.Norton & Company, 1978. 

[18] A. P. Dempster, N. M. Laird and D. B. Rubin, «Maximum likehood from incomplete data via the EM algorithm», Royal of Statistical Society, vol . 39, p.1-38,1977. 

[19] G. Celeux and J. Diebolt, «the SEM algorithm : A probabilistic teacher algorithm derived from the EM algorithm for the mixture problem», Computational Statistics Quarterly,no. 2, p. 73-82, 1985. 

[20] W. Qian and D. M. Titterington, «Estimation of parameters in hidden markov models», Trans. Roy Soc., p. 407-428, 1991. 

[21] H. Cherifi and R. Grisel, «Filter estimation maximization algorithm for image segmentation», in International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, vol. 5, (Adelaide, Australia), p. 133-136, 1994. 

[22] B. Benmiloud and W Pieczynski, «Estimation des paramètres dans les chaînesde markovcachées et segmentationd'images», Traitement du Signal, vol. 12, p. 433-454, 1995. 

[23] L. Bédat, A. Saadane and D. Barba, «Représentation et quantification psychovisuelles d'images couleur»,inGRETSI,(Grenoble),p. 965-968,sept. 1997. 

[24] P. C. Cosman, R. M. Gray and R. A. Olshen, «Evaluating quality of compressed medical images : SNR, subjective rating and diagnostic accuracy», IEEE Proceedings, vol. 82, p. 919-932, June 1994.

[25] C. Charrier and H. Cherifi, «Evaluation des espaces couleur pour la compression par quantification vectorielle», in CORESA'97, p. 48-55, 2627 mars 1997. 

[26] K.Kotani,Q. Gan, M. Miyahara and V. R. Algazi, «Objective picture quality scale for color image processing »,inIEEE International Conference on Image Processing,(Washington DC), p. 133-136, 1995. 

[27] P. Lennie and M. D'Zmura, «Mechanisms of color vision», CRC Critical Reviews in Neurobiology, vol.3, no. 4, p. 333-400, 1988. 

[28] R. W. G. Hunt, «Revised colour-appearance model for related and unrelated colours», Color Research and Application,vol. 16, p. 146-165, June 1991. 

[29] CIE, «Industrial colour-difference evaluation», Tech. Rep. 116, Bureau Central de la CIE, 1995. 

[30] N. Avdhanam and V. R. Algazi, « Predictiona nd measurement of high quality in still image coding», in SPIE, Very High Resolution and Quality Imaging, vol. 2663, p. 100-109, feb. 1996. 

[31] C. Charrier, K. Knoblauch and H. Cherifi, «VQ-coded image quality optimized by color space selection», in Picture Coding Symposium, vol. 143, (Berlin, Germany), p. 195-200, sept. 1997. 

[32] N. A. Macmillan and C. D. Creelman, Detection theory : a user's guide, Cambridge University Press, 1990. 

[33] C. Charrier, K. Knoblauch and H. Cherifi, «Perceptual distortion analysis of color image V Q-based coding », in SPIE, Very High Resolution and Image Quality II, vol.3025, (San-Jose, California), p. 134-143, feb. 1997. 

[34] Y S. Feng and N. M. Nasrabadi, «Dynamic address-vector quantization of RGB colour images»,IEEE Proceedings,vol. 138, p. 225-231, aug. 1991. 

[35] R. S. Berns, R. J. Mottaand M. E. Gorzynski, «CRT colorimetry, part I Theory and practice», Color Research and Application, vol. 18, p. 299-314, oct. 1993.