Emir ÖZTÜRK T.Ü. F.B.E. Bilg. Müh. A.B.D. Y.L. Semineri

... konulu sunumlar: "Emir ÖZTÜRK T.Ü. F.B.E. Bilg. Müh. A.B.D. Y.L. Semineri"— Sunum transkripti:

1 Emir ÖZTÜRK T.Ü. F.B.E. Bilg. Müh. A.B.D. Y.L. Semineri
JPEG XR Emir ÖZTÜRK T.Ü. F.B.E. Bilg. Müh. A.B.D. Y.L. Semineri

2 JPEG Joint Photographic Experts Group tarafından 1992 yılında geliştirilmiş bir standarttır. Yaygın kullanılan bir kayıplı sıkıştırma yöntemidir. Sıkıştırılan resimlerdeki kayıp geri getirilemez. Resmin ne kadar sıkıştırılacağı, bir kalite faktörü verilerek belirlenebilir. Standart, sıkıştırma ve açma aşamalarını tanımlar, fakat bu akışın saklanacağı dosya formatını tanımlamaz. Maksimum 65535*65535 büyüklüğündeki resimleri sıkıştırabilir(4096 Mp)

3 JPEG Kodlama aşaması aşağıdaki işlemlerden oluşur:
RGB renk uzayından YCbCr ‘ye dönüşüm (isteğe bağlı) Örneklemeyi azaltma Bloklama (8x8) DCT (Ayrık Kosinüs Dönüşümü) Niceleme Köşegen tarama ile RLE ve ardından QM kodlama

4 JPEG – Renk Uzayı Dönüşümü
YCbCr, Y parlaklığı, Cb ve Cr (mavi ve kırmızı olarak) renkliliği ifade etmek üzere üç bileşenden oluşur. Y, Cb ve Cr bileşenleri RGB değerlerinden aşağıdaki gibi elde edilebilir: Y = R G B Cb = R G B Cr = R G B RGB’den YCbCr’ye dönüşüm işlemi, sıkıştırma oranının artmasını sağlar.

5 JPEG – Örneklemeyi Azaltma
İnsan gözü bir resmin parlaklığında, renkten daha çok detay algılar. 4 pikselde YCbCr’den 4’er tane (4:4:4) kullanmak yerine, 4:2:2 veya 4:1:1 oranı seçilebilir. İnsan gözü, renk ve parlaklığa duyarlı reseptörlerin sayısındaki fark nedeniyle, bir resmin parlaklığında, renkten daha çok detay algılar. Bu nedenle YCbCr modelinde, Cb ve Cr bileşenlerinin azaltılması, görüntüyü insan gözü için çok fazla farklılaştırmayacaktır.

6 JPEG – DCT DCT (Ayrık Kosinüs Dönüşümü) blokları frekans etki alanına dönüştürür. Resimdeki her 8x8’lik blok birbirinden bağımsız olarak DCT’ye tabi tutulur. Bu işlem sayesinde, insan gözünün ayırt etmekte zorlandığı yüksek frekanslar tespit edilir. 8x8 Blok Bloğun DCT sonrası değerleri

7 JPEG – Niceleme Niceleme işleminde, DCT dönüşümünden elde edilen her katsayı, belirlenen sabit bir değere bölünür ve bir tamsayı değere yuvarlanır. 75 kalite faktörü için niceleme matrisi aşağıdaki gibidir: Katsayıların bölüneceği sayılar, bir niceleme matrisi ile belirlenir. Bu işlemin sonucunda resimde kayıp meydana gelir. Bu niceleme matrisindeki değerler, kullanılan kalite faktörüne göre değişiklik gösterir. Kalite faktörünün azaltılması ile, yüksek frekans değerleri çoğunlukla sıfır olacaktır.

8 JPEG - Niceleme DCT uygulanmış 8x8 blok (a), niceleme işlemine tabi tutulduğunda, yüksek frekans katsayıları sıfıra indirgenmiş bir matris (b) elde edilir. (a) (b)

9 JPEG – Köşegen Tarama Niceleme işleminden sonra, köşegen tarama yapılır. Köşegen taramanın amacı, çoğunlukla sıfır olan yüksek frekans değerlerinin art arda gelmesini sağlayarak, RLE ile kodlamanın performansını arttırmaktır.

10 JPEG – RLE-QM RLE kullanılarak AC katsayıları sıkıştırıldıktan sonra, diğer AC katsayıları için ve her bloğun sol üst pikseli olan DC katsayıları için farklı QM tabloları kullanılarak, son aşama olan kayıpsız sıkıştırma gerçekleştirilecektir. QM, içeriğe bağımlı bir aritmetik kodlama algoritmasıdır.

11 JPEG Avantaj-Dezavantaj
Diğer algoritmalara göre hızlıdır. Manzara resimleri gibi renklerin ve geçişlerin yumuşak bir şekilde olduğu resimlerde iyidir. Sıkıştırma oranının iyi olması sayesinde günümüze kadar fotoğraf makineleri gibi alan sıkıntısı olan cihazlarda yaygınca kullanılmıştır. Keskin çizgilerin bulunduğu grafik ve çizimler için iyi sonuç vermez. Yüksek sıkıştırma oranlarında bloklama etkisi belirginleşir, resim fazlasıyla bozulur.

12 JPEG – Bloklama Etkisi Foxy.bmp – Sıkıştırma Oranı:%98

13 JPEG2000 2000 yılında Jpeg Photographic Experts Group tarafından geliştirilmiş bir standarttır. Jpeg’in aksine Jpeg2000 bloklama etkisini önlemek amacıyla dalgacık dönüşümü kullanır. Yüksek sıkıştırma oranlarında, Jpeg’teki bloklama etkisinin aksine resimde bulanıklaşma görünür. Jpeg 8x8’lik bloklar üzerinde DCT uyguladığı için, yüksek sıkıştırma oranlarında blokların belirginleşmesi söz konusudur.

14 JPEG2000 Family.bmp – Sıkıştırma Oranı: %99
Jpeg (.Net Framework) Jpeg2000 (Jasper)

15 JPEG2000 Jpeg2000’de sıkıştırılması istenen dosya boyutu verilebilir.
Aynı mimari içerisinde kayıplı ve kayıpsız sıkıştırmayı destekler. Görüntü, verilen dosya boyutundan daha küçük bir boyuta kayıpsız olarak sıkıştırılabiliyorsa, bu da otomatik olarak gerçekleştirilir. Jpeg’deki kalite faktörünün aksine, Jpeg2000’de sıkıştırılması istenen dosya boyutu verilebilir. Eğer görüntü, verilen dosya boyutu için kayıpsız bir şekilde sıkıştırılabiliyorsa, otomatik olarak kayıpsız sıkıştırma yapılır.

16 JPEG2000 ROI (Region Of Interest) sayesinde, resmin önemli kısımları yüksek kalitede, diğer kısımları düşük kalitede sıkıştırılabilir. Alpha kanalını destekler. Kademeli aktarımı destekler. Alpha kanalı, her piksel için saydamlık derecesini belirler. 8 bit ile ifade edilen bir alpha kanalı ile 256 farklı saydamlık seviyesi elde edilebilir. Kademeli aktarım Jpeg mimarisinde de kademeli aktarım desteği mevcuttur fakat yaygınlaşmamıştır).

17 JPEG2000 Kodlama aşaması aşağıdaki işlemlerden oluşur:
RGB->YCbCr Dönüşümü Bölümlendirme (Tiling) DWT (Ayrık Dalgacık Dönüşümü) Niceleme MQ Kodlama

18 JPEG2000 – Renk Uzayı Dönüşümü
JPEG2000, iki dönüşümü destekler: Tersi alınamayan Renk Dönüşümü Tersi alınabilen Renk Dönüşümü 𝑌 𝑟 = 𝑅+2𝐺+𝐵 4 ; 𝐶 𝑏 =𝐵−𝐺; 𝐶 𝑟 =𝑅−𝐺 𝐺=𝑌− 𝐶 𝑏 +𝐶 𝑟 4 ;𝑅= 𝐶 𝑟 +𝐺;𝐵= 𝐶 𝑏 +𝐺 Irreversible Renk Dönüşümü: Bilinen RGB->YCbCr renk dönüşümüdür. Reversible Renk Dönüşümü: Niceleme hataları içermeyen, düzenlenmiş bir YCbCr uzayı kullanır. Bu sayede geri dönüşüm mümkündür.

19 JPEG Bölümlendirme Renk dönüşümünden sonra, resim ‘tile’ adı verilen bölümlere ayrılır. Bölümler herhangi bir boyutta olabilir. Hatta tüm resim tek bir bölüm olarak alınabilir. Her bölüm birbirinden bağımsız olarak sıkıştırılır. Bölüm boyutu bir kez seçildiğinde, en alttaki ve en sağdaki bölümler hariç tümünün boyutu aynı olur. Bölümlendirme sayesinde decoder, daha az bellek alanına ihtiyaç duyar.

20 JPEG2000 – DWT DWT (Discrete Wavelet Transform), veriyi frekans bileşenlerine ayırır. DWT’de resim çeşitli High-Pass (yüksek frekans) ve Low- Pass (düşük frekans) filtrelerden geçirilir ve alt bantlar elde edilir. Bu alt bantlar daha sonra açma sırasında orijinal resmi elde etmek için kullanılır.

21 JPEG2000 – DWT

22 JPEG2000 – DWT

23 JPEG Niceleme Jpeg mimarisinde olduğu gibi, nicelemenin amacı yüksek frekans değerlerini sıfıra indirgemektir. Bu sayede MQ kodlamasındaki verim artacaktır.

24 JPEG2000 – MQ Kodlama Niceleme işleminin sonrasında, son aşama olarak MQ kodlama yapılır. MQ kodlaması, Jpeg’de kullanılan QM kodlamaya benzer bir aritmetik kodlamadır.

25 JPEG2000 – Avantaj-Dezavantaj
Dalgacık dönüşümünün kullanılmasıyla Jpeg’deki bloklama etkisi görülmez. Yüksek sıkıştırma oranlarında daha iyi kalite sağlar. Jpeg’in aksine sıkıştırma hızı oldukça düşüktür. Sıkıştırma ve açma hızının düşük olması (daha fazla işlem yapılması) nedeniyle, kaynak sınırlaması olan fotoğraf makineleri gibi cihazlarda yaygınlaşmamıştır.

26 JPEG XR Joint Photographic Experts Group tarafından, Windows Media Photo üzerine geliştirilmiş bir standarttır. Amacı, hesap karmaşıklığını azaltarak, Jpeg2000’in kalitesini çok daha hızlı kodlama ve açma hızlarıyla elde etmektir.

27 JPEG XR Günümüzde artık renk aralığı için kullanılan bilgi bitlerinin sayısı, teknolojinin ilerlemesiyle birlikte artış göstermektedir. Her kanal için (R,G,B) 8 bit yerine, 12 bit veya 16 bit kullanılmaya başlanmıştır. Jpeg XR’daki XR, ‘Extended Range’ in kısaltmasıdır. Bu kısaltma Jpeg XR’ın her kanalda genişletilmiş bilgi (8 bitten fazla bilginin) saklanmasını desteklediğini kasteder. Eğer 12 bit per channel bir resim jpeg ile sıkıştırılırsa, her renk kanal için 4 bitlik bilgi kaybolacaktır. Jpeg XR 48bit per channel destekler.

28 JPEG XR Jpeg XR, HDR, HD photo gibi yüksek çözünürlükte ve yüksek kalitedeki resimlerin sıkıştırılması için idealdir. HDR (High Dynamic Range) resimler, görüntünün en karanlık ve en aydınlık kısımlarının arasında çok daha geniş aralıkta dinamik parlaklık değeri bulundurur. Bu resimler birden fazla farklı tonda SDR (Standard Dynamic Range) resmin birleştirilmesi ile oluşturulabilir.

29 HDR

30 JPEG XR Kodlama aşaması birkaç adım dışında jpeg ile benzerdir:
Bölümlendirme Renk Dönüşümü Ön Filtreleme (Overlap Filtering – POT) (isteğe bağlı) PCT Niceleme Katsayı Tahmini Entropi Kodlama

31 JPEG XR

32 JPEG XR – Bölümlendirme
Jpeg2000’e benzer olarak resimde bölümlendirme yapılır. Resim bölümlere ayrıldıktan sonra her bölüm birbirinden bağımsız olarak kodlamaya tabi tutulur. Bu sayede donanıma uyarlama aşaması da kolaylaştırılmış olur. Her bölüm (tile), 4x4lük 16 adet bloktan oluşan makro blokları içerir.

33 JPEG XR – Bölümlendirme

34 JPEG XR – Operasyon Modları
Jpeg XR’da iki adet akış modu bulunur: Uzamsal (Spatial) Mod Frekans Modu Uzamsal Mod’da bir bölüm(tile) paketi, sol üstten başlayarak satır sıralı olarak makroblokları saklar. Frekans modunda her bölümün (tile) akışı farklı paketlerde saklanır. Bu paketler ayrı ayrı DC, Low pass, High pass ve Flexbit’leri saklar.

35 JPEG XR – Operasyon Modları

36 JPEG XR – Renk Uzayı Dönüşümü
Dönüşüm RGB’den YCbCr’ye yapılır. Dönüşüm ayrıca ters çevrilebilirdir. Bu sayede tekrar RGB’ye dönüşüm mümkündür. 𝑌=𝐺+ 𝐶𝑏 2 −128 𝐶𝑏=−[𝑅−𝐺+ 𝐶𝑟 2 ] 𝐶𝑟=𝐵−𝑅

37 JPEG XR – Ön Filtreleme Ön filtrelemede 3 farklı seçenek bulunur.
Ön filtreleme işleminin atlanması (Non Overlapping) Tek Aşamalı Ön Filtreleme (One Level Overlapping) İki Aşamalı Ön filtreleme (Two Level Overlapping) En hızlı yöntemdir. Düşük oranlı ya da kayıpsız sıkıştırma için idealdir. Yüksek sıkıştırma oranlarında bloklama etkisi görülür. Non Overlapping’den daha iyi sıkıştırma oranı sağlar fakat daha fazla zamana ihtiyaç duyar. En karmaşık yöntemdir. En iyi kalite için kullanılmalıdır. En iyi PSNR sonuçlarını verir.

38 JPEG XR – Ön Filtreleme Ön filtreleme yapmanın amacı, yüksek sıkıştırma oranlarında gözüken bloklama etkisini ortadan kaldırmaktır. Birbirine komşu 4 bloğun 2x2lik kısımları birlikte işlenerek bloklamanın önüne geçilmiş olur:

39 JPEG XR - PCT PCT (Photo Core Transform), Hadamard dönüşümünün bir türüdür. Piksel verisini frekans etki alanına çevirir. 4x4’lük DCT’ye benzer fakat DCT’nin aksine kayıpsızdır. Ters dönüşüm yapılarak orijinal veri elde edilebilir. Tamsayılar üzerinde tanımlıdır. PCT, 4x4’lük bir blok üzerinde 2x2’lik Hadamard dönüşümleri ve döndürme işlemlerinin uygulanmasıyla elde edilir.

40 JPEG XR - PCT PCT (Photo Core Transform) işleminde;
Piksel değerleri DC (en düşük frekans katsayısı), Low-Pass (düşük frekans katsayıları) ve High-Pass (yüksek frekans katsayıları) bileşenlerine dönüştürülür. PCT iki aşamada gerçekleştirilir. Birinci aşamada (POT seçildiyse) makro blok ön filtrelemeden geçer ve ardından her blok 4x4’lük PCT dönüşümüne tabi tutulur.

41 JPEG XR - PCT İkinci aşamada, makrobloktaki 16 adet DC değeri tek bir 4x4 blokta toplanır. Seçimlik ikinci bir POT işlemi, DC katsayılarından oluşan bloğa bir kere uygulanabilir. Elde edilen DC bloğuna ikinci kez bir PCT uygulanır. Eğer kodlamada örnekleme azaltma (down-sampling) işlemi seçildiyse, bu bloğun büyüklüğü 2x4 veya 2x2 olabilir. Eğer örnekleme azaltma yapılmadıysa PCT ve POT işlemi DC bloğuna 4x4 olarak uygulanır. Örnekleme azaltma mevcutsa, DC bloğunun büyüklüğü 2x2 veya 2x4 olacağından, bu bloğa uygulanacak PCT ve POT işlemleri de 2x2’lik bloklar halinde olacaktır.

42 JPEG XR - PCT İkinci aşamanın sonunda bir makroblok için 1 DC, 15 LP ve 240 HP katsayısı elde edilir.

43 JPEG XR - Niceleme PCT’den elde edilen değerler tamsayı değerlere yuvarlanır. Nicelemede tamsayı işlemler kullanılır. Bunun avantajı bölme işlemleri için sadece kaydırma işlemlerini kullanması ve bu sayede hız kazanmasıdır.

44 JPEG XR – Katsayı Tahmini
Katsayı tahmini, 3 bileşen için yapılır: PCT’nin 2. aşamasına girecek olan DC katsayıları için yapılan tahmin. PCT’nin 2. aşamasından sonra elde edilen AD (low-pass) katsayıları için yapılan tahmin. PCT’nin ilk aşamasından sonra elde edilen AC (high-pass) katsayıları için yapılan tahmin. H_weight > 4*V_weight ise Left V_weight > 4*H_weight ise Top İkisi de değilse Left-top tahmin yapılır.

45 JPEG XR – Katsayı Tahmini
Katsayı tahmini DC için 3 yönde (sol, üst, sol üst) yapılabilir. DC katsayıları her makrobloğun sol üst köşesindedir. H_weight ve V_weight olmak üzere iki ağırlık hesaplanır. Bu ağırlıklara bakarak algoritma tahmini üstten mi, soldan mı yoksa sol üstten mi yapacağına karar verir. Sol üst makrobloktaki DC katsayısından üst makrobloktaki DC katsayısının çıkartılmasıyla H_weight, sol makrobloktaki DC katsayısının çıkartılmasıyla V_weight elde edilir. H_weight > 4*V_weight ise Left V_weight > 4*H_weight ise Top İkisi de değilse Left-top tahmin yapılır.

46 JPEG XR – Katsayı Tahmini
AC/AD blokların tahmini ise üst veya soldan yapılabilir. Algoritma AD (Low-pass) katsayıları için tahminin soldan yapılmasına karar verirse, her blok için tahmin işlemi aşağıdaki gibi olacaktır: AD katsayıları için tahmin yönüne karar verme aşaması DC katsayıları için kullanılan algoritma ile benzerdir. Tek farkı, ilk iki koşulun sağlanmaması durumunda, tahmin yapmamasıdır(Null prediction).

47 JPEG XR – Katsayı Tahmini
AC (high-pass) katsayı tahmini de DC ve AD tahminlerinde olduğu gibi, iki adet ağırlık değerinin karşılaştırılması ile yapılır. Karşılaştırma sonucunda soldan veya üstten tahmin yapılmasına karar verilir. Üstten yapılan tahmin için blokların durumu aşağıdaki gibi olacaktır: PSEUDO CODE: Hozi_weight = abs(lowpass_Y(1)) + abs(lowpass_Y(2) + abs(lowpass_Y(3)) abs(lowpass_U(2)) + abs(lowpass_V(2)); Verti_weight = abs(lowpass_Y(4)) + abs(lowpass_Y(5) + abs(lowpass_Y(6) abs(lowpass_U(5)) + abs(lowpass_V(5)); if (4 * Hozi_weight < Verti_weight) then “ predict from LEFT” else if (Hozi_weight < 4 * Verti_weight) then “ predict from TOP” else then “ NULL predict”

48 JPEG XR – Uyarlamalı Tarama
Entropi kodlamadan önce uyarlamalı bir tarama gerçekleştirilir. Tarama sırası, sıfırdan farklı katsayı sayısına bağlı olarak belirlenir. Kodlama esnasında eğer herhangi bir konum için sıfırdan farklı katsayı sayısının sırası değişirse, tarama sırası da uyarlamalı olarak değişecektir. Böylece sıfırdan farklı katsayılar başlangıçta kodlanacak ve sıfırlar dizinin son kısmına toplanacaktır. Entropi kodlamadan önce uyarlamalı bir tarama gerçekleştirilir. Bu sayede 2 boyutlu blok, kodlanabilecek tek boyutlu bir dizi haline gelir. Kodlama sırasında her 4x4’lük blok için, her konumda kaç adet sıfırdan farklı katsayı ile karşılaşıldığı saklanır.

49 JPEG XR – Uyarlamalı Tarama
Tarama sırasının yandaki gibi olduğunu varsayalım. Sıradaki blok okunduğunda, bu blokta 0’dan farklı katsayıların bulunduğu konumlar için toplam değerleri değişecektir. 2, 7, 8, 12 ve 15. konumların katsayı sayısı 1 arttırılır. 12. konumun sıfırdan farklı katsayı sayısı 5. konumu geçtiğinden, tarama sırası yeniden düzenlenir. 15 konum için her işlenen blokta sıfırdan farklı katsayıların geçme sayısı tutulur. Geçme sayısına göre sıralama yapılır. Sıralamanın ardından bir sonraki blok bu sıraya göre okunur.

50 JPEG XR – Entropi Kodlama
Uyarlamalı tarama gerçekleştikten sonra elde edilen akışa entropi kodlama ve ardından RLE uygulanır. Uyarlamalı taramanın sıfırları dizinin sonuna toplaması ve ardından yapılan entropi kodlama sayesinde RLE’nin sıkıştırma performansı arttırılmış olur.

51 Karşılaştırma JPEG, JPEG2000 ve JPEG XR’ın karşılaştırılması için 6 megapiksel boyutunda artificial.bmp ve 0.25 megapiksel boyutunda foxy.bmp kullanılmıştır. Artificial.bmp foxy.bmp

52 PSNR Karşılaştırması (Artificial.bmp)

53 PSNR Karşılaştırması (Foxy.bmp)

54 Hız ve Bellek Kullanımı
Codec Sıkıştırma Bellek Kullanımı Açma Bellek Kullanımı Sıkıştırma Süresi Açma Süresi JPEG 344.8 kb 345.7 kb 93.6 ms 56.1 ms JPEG2000 558 kb 656.9 kb ms 2730 ms JPEG XR 344 kb 249.6 ms 321.3 ms Artificial.bmp Codec Sıkıştırma Bellek Kullanımı Açma Bellek Kullanımı Sıkıştırma Süresi Açma Süresi JPEG 344.8 kb 352.2 kb 34.3 ms JPEG2000 585 kb 684.8 kb 171.6 ms 143.5 ms JPEG XR 341.6 kb 348.1 kb 56.1 ms Foxy.bmp

55 Karşılaştırma Sonuçları
Bozulma oranlarında Jpeg XR ve Jpeg2000 yaklaşık olarak aynı sonuçları verirken, JPEG sonuçları daha kötüdür. JPEG2000 ise JPEG ve JPEG XR’a göre daha fazla bellek kullanarak işlem yapmaktadır. Aynı zamanda sıkıştırma ve açma süreleri bakımından da diğer rakiplerine göre çok daha yavaş kalmaktadır. JPEG XR kalite ve bozulma oranları bakımından JPEG2000’e yakın sonuçlar verirken, sıkıştırma ve açma işlemleri JPEG2000’den çok daha hızlıdır. JPEG XR bellek kullanımı ve işlem süreleri bakımından JPEG’e daha yakın sonuçlar vermektedir. Her iki dosya için JPEG XR, tüm bozulma oranları ölçümlerinde hemen hemen JPEG2000 ile aynı sonuçları verirken, JPEG aynı sıkıştırma oranlarında diğer iki codecten daha kötü sonuç vermektedir.

56 Referanslar CCITT Rec. T.81, 1992, ISO/IEC , 1994, “Digital Compression And Coding of Continuous-Tone Still Images – Requirements And Guidelines (JPEG)”. Rao, K. R. and Yip, P., 1990, “Discrete Cosine Transform: Algorithms, Advantages, Applications”, Academic Press, San Diego, CA, USA. Mallat, S., 1989, “A Theory for Multiresolution Signal Decomposition: The Wavelet Representation”, IEEE Pattern Analysis and Machine Intelligence, 11(7), Jensen, A. and Cour-Harbo, A., 2001, “Ripples in Mathematics: The Discrete Wavelet Transform”, Springer- Verlag, Berlin, Germany. ISO/IEC :2004, 2000, “JPEG 2000 image coding system: Core coding system” Christopoulos, C., Skodras, A. and Ebrahimi, T., 2000, “The JPEG2000 still image coding system: An Overview”, IEEE Transactions on Consumer Electronics, 46(4), ITU-T Rec. T.832, 2009, ISO/IEC , 2010, “JPEG XR image coding system: Image coding specification”. MSU Graphics & Media Lab (Video Group), 2005, “JPEG 2000 Image Codecs Comparison”. MSU Graphics & Media Lab (Video Group), 2006, “Windows Media Photo and JPEG 2000 Codecs Comparison”. Santa-Cruz, D., Ebrahimi, T., Askelof, J., Larsson, M. and Christopoulos, C., “JPEG 2000 still image coding versus other standards”, Proc. of the SPIE’s 45th annual meeting, Applications of Digital Image Processing XXIII, Vol. 4115, 2000. Ebrahimi, F., Chamik, M. and Winkler, S., “JPEG vs. JPEG2000: An Objective Comparison of Image Encoding Quality”, In Proc. of SPIE Applications of Digital Image Processing, 5558 (2), , 2004. Chinen, T. T., “Visual Comparison of JPEG 2000 Versus Conventional JPEG”, In Proc. of IEEE International Conference on Image Processing, Barcelona, Spain, 2003.