I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   6 ,   No .   6 Dec em b er   201 6 ,   p p .   2 8 3 6 ~ 2 8 4 5   I SS N:  2088 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 6i 6 . 1 2 8 4 8          2836       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   N ew  Lo ss less  Co m pr ess io n Metho u sing  Cyclic  Re v ersible Lo w   Co ntras M a ppin g  ( CRLCM )       H endra   M e s ra 1 ,   H a nd a y a ni  T j a nd ra s a 2 ,   Cha s t ine F a t ich a h 3   1 De p a rtme n o f   M a th e m a ti c s,  Ha s a n u d d in   Un iv e rsity ,   M a k a ss a r,   In d o n e sia   2 ,3 De p a rtm e n o f   In f o r m a ti c s,   S e p u lu h   No p e m b e r   In stit u te o f   T e c h n o lo g y ,   S u ra b a y a ,   In d o n e sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   03 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   No v   0 4 ,   2 0 1 6   A cc ep ted   No v   1 8 ,   2 0 1 6     In   g e n e ra l th e   c o m p re ss io n   m e th o d   is  d e v e lo p e d   to   re d u c e   th e   re d u n d a n c y   o d a ta T h is  stu d y   u se a   d iff e r e n a p p ro a c h   t o   e m b e d   so m e   b it o f   d a tu m   in   im a g e   d a ta  in to   o th e d a tu m   u sin g   a   Re v e rsib le  L o w   Co n tras M a p p in g   ( RL CM tran sf o r m a ti o n .   Be sid e u sin g   th e   RL CM   f o e m b e d d in g ,   th is  m e th o d   a lso   a p p li e th e   p r o p e rti e o f   R L CM   to   c o m p re ss   th e   d a tu m   b e f o re   it   is  e m b e d d e d .   In   it a lg o rit h m ,   th e   p ro p o se d   m e th o d   e n g a g e s   Qu e u e   a n d   Re c u rsiv e   In d e x in g .   T h e   a lg o rit h m   e n c o d e th e   d a ta  i n   a   c y c li c   m a n n e r.   In   c o n tras to   RL CM ,   th e   p ro p o se d   m e th o d   is  a   c o d in g   m e th o d   a Hu ffm a n   c o d in g .   T h is  re se a rc h   u se p u b l icly   a v a il a b le   i m a g e   d a ta  to   e x a m in e   th e   p ro p o se d   m e th o d .   F o a ll   tes ti n g   i m a g e s,  th e   p ro p o se d   m e th o d   h a h ig h e c o m p re ss io n   ra ti o   t h a n   t h e   Hu f fm a n   c o d i n g .   K ey w o r d :   C y cl ic  m a n n er   L o s s less   co m p r e s s io n   Qu e u e   R ec u r s iv i n d ex i n g   R L C M   Co p y rig h ©   2 0 1 6   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Hen d r Me s r a,     Dep ar te m en t o f   Ma th e m atic s ,   Hasan u d d in   U n i v er s it y ,   J alan   P er in tis   Ke m er d ek aa n   K 1 0 ,   T am alan r ea ,   Ma k ass ar - 9 0 2 4 5 ,   I n d o n esia   E m ail:  h en d r a @ u n h as.a c. id       1.   I NT RO D UCT I O N   Data   co m p r ess io n   i s   m et h o d   to   r ed u ce   th s ize  o f   d a ta  in   o r d er   to   s av s to r ag s p ac an d   b an d w id t h   u s ag o n   th I n ter n et.   T h d ev elo p m e n o f   co m p r ess io n   m et h o d   is   b ased   o n   th e   f ac th a th er ar e   lo o f   r e d u n d an cie s   o n   d ata.   T h r ed u n d an c y   ca n   b e:  S p a t ia r ed u n d a n cy co r r elatio n   b e t w ee n   n ei g h b o r in g   p ix el  v al u es  i n   ca s o f   g r e y   s c ale  i m ag e S p ec tr a r ed u n d a n c y co r r elatio n   o f   co lo r   p lan es  o r   s p ec tr al  b an d s   in   co lo r   im a g e;  Temp o r a r ed u n d a n cy co r r elatio n   b etw ee n   i m ag s eq u e n ce s   i n   ad j ac en v i d eo   f r a m es;  C o d in g   r ed u n d a n cy ,   u tili za tio n   t h p r o b ab ilit y   d i s tr ib u tio n   as s o ci ated   w i th   th e   o cc u r r en ce   o f   th s y m b o ls ;   an d   P s yc h o   visu a r ed u n d a n cy ,   h u m an   v is io n   d o es  n o r esp o n d   w it h   eq u al  s e n s iti v it y   to   a ll  v i s u al  i n f o r m atio n   [ 1 ] T h ese  d if f er en ce s   ca u s d i f f er en ap p r o ac h es  in   th co m p r ess io n   m et h o d .   T h Hu f f m an   an d   A r it h m eti c   co d in g   ar d ev elo p ed   t o   r e d u ce   th r ed u n d an c y   co d in g   u s i n g   s ta tis t ical  m o d el  [ 2 ] .   T h J P E G - L [ 3 ]   an d   C AL I C   [ 4 ]   ar co m p r ess io n   m et h o d s   b ased   o n   th r elatio n   o f   n ei g h b o r h o o d   p ix els.  T h er ef o r e,   b o th   m eth o d s   r ed u ce   th s p atial  r ed u n d an c y   o n   an   i m a g e.   T h J P E co m p r ess io n ,   lo s s y   i m ag co m p r ess io n ,   i s   d ev elo p ed   b y   o p ti m izi n g   t h p s y ch o - v i s u al  r ed u n d an c y   in   f r eq u e n c y   d o m ai n .   C o m p r ess io n   m e th o d s   ar d ev elo p ed   u s in g   d if f er e n ap p r o ac h es .   T h er ar e   f o u r   m o d els  th at   co m m o n l y   u s ed   i n   co m p r ess io n   m et h o d s   [ 5 ] :   a.   P h y s ical   m o d el:   th e   m o d el  is   o b tain ed   b ased   o n   d ata  g e n er atio n   p r o ce s s es   an d   e m p ir ical   o b s er v atio n   o f   th s tat is tic s   o f   t h d ata.   b.   P r o b ab ilit y   m o d el:  b ased   o n   p r o b ab ilit y   t h eo r y   to   d escr ib th d ata   c.   Ma r k o v   m o d el:  b ased   o n   Ma r k o v   c h ain   t h eo r y   to   m o d el  t h d ata   d.   C o m p o s ite  m o d el:  u s in g   co m b in atio n   o f   s e v er al  m o d els i n   m et h o d .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     N ew Lo s s les s   C o mp r e s s io n   M eth o d   Usi n g   C R LC M   ( Hen d r a   Mes r a )   2837   P h y s ical   m o d el  co m p r es s io n   i s   co m m o n l y   f o u n d   i n   s p ee c h   co m p r es s io n .   T h m o d el  u s in g   s p ee c h   g en er ato r   m o d el  s u ch   as   L in ea r   P r ed ictio n   C o d in g   ( L P C )   m o d el  to   e n co d in g   o r ig i n al   s p ee ch   a n d   u s i n g   a   s y n t h esizer   to   d ec o d th s p ee ch   [ 6 ] .   T h co m p r ess io n   m eth o d   s u ch   as  H u f f m a n   an d   A r it h m etic  e n co d in g   ar e   d ev elo p ed   u s i n g   P r o b ab ilit y   m o d el.   T h R u n - L en g t h - E n co d in g   ( R L E )   is   a n   e x a m p le  o f   co m p r es s io n   m et h o d   u s i n g   Ma r k o v   m o d el.   S o m c o m p le x   co m p r e s s io n   m e th o d   s u c h   as   B u r r o w - W h ee ler   C o m p r ess io n   A l g o r ith m   ( B W C A )   an d   L e m p el - Z i v   Ma r k o v   ch ai n   A l g o r ith m   ( L Z M A)   ar ex a m p les o f   C o m p o s ite  m o d el s .     R ec en t l y ,   s o m r esear c h es  in   lo s s less   co m p r ess io n   m et h o d s   co m m o n l y   ai m   to   o p ti m iz ex is ti n g   c o m p r es s io n   m et h o d   f o r   s p ec if ic  d ata  t y p [7 - 18]   o r   to   i m p r o v th ex i s ti n g   co m p r ess io n   m eth o d   b y   tr an s f o r m i n g   d ata  to   o th er   f o r m   b ef o r co m p r ess io n   p r o ce s s   o r   b y   co m b in i n g   s e v er al  co m p r ess io n     m et h o d   [ 1 9 - 22] .   On o f   n o v el  r esear c h es    i n   co m p r e s s io n   m e th o d   is   A s y m m e tr ic  Nu m er ical  S y s te m     ( A NS)   [ 2 3 - 24] .   T h m et h o d   u t ilizes a  f i n ite  s tate  au to m atio n   an d   p r o b a b ilit y   m o d el  i n   its   alg o r ith m .   n e w   ap p r o ac h   co m p r es s io n   m et h o d   d ev elo p ed   in   [ 2 5 ]   d id   n o r ed u ce   r ed u n d a n c y   i n   d ata  b u t   e m b ed d in g   s o m p ar ts   o f   d ata  to   o th er   p a r ts   u s es  r ev er s i b le  w ater m ar k i n g   tec h n iq u e.   T h s tu d y   ap p lied   R ev er s ib le  C o n tr ast  Ma p p in g   ( R C M)   tr an s f o r m   [ 2 6 ]   as  th b ase  o f   th e   alg o r it h m .   T h o t h er   r esear ch   o n   th i s   f ield   i s   co m p r e s s io n   m eth o d   u s in g   R ev er s ib le  L o w   C o n tr a s Ma p p in g   ( R L C M)   [ 2 7 ] .   B o th   m et h o d s   d iv id e   an   i m ag a s   b lo ck s   o f   d ata.   T h b lo ck s   ar cr ea ted   b y   d iv id in g   t h i m ag a s   s q u ar e   o f   8 ×8 ,   1 6 × 1 6 ,   o r     3 2 ×3 2   p ix els.  T h b lo ck s   ar g r o u p ed   to   h o s b lo ck s   an d   w ater m ar k   b lo ck s .   T h w a ter m ar k   b lo ck s   ar e   e m b ed d ed   in to   th e   h o s b lo ck s   in   o r d er   to   r ed u ce   t h n u m b er   o f   b lo ck s .   T h co m p r ess io n   s ch e m e   is   s h o w n   in   Fig u r 1 .           Fig u r e   1 .   T h C o m p r es s io n   Sc h e m o f   R C an d   R L C M   [ 2 7 ]       On   th co m p r ess io n   s c h e m e,   t h p ix els  o n   b lo ck   d iv id in t o   p air s   ( x y )   b u o n ly   p ix el  y   i s   u s ed   f o r   e m b ed d in g   d ata,   t h er ef o r th e   ca p ac it y   o f   b lo ck s   w as  n o o p ti m al.   Si n ce   t h alg o r it h m   s ti ll  ap p lied   th b asic   alg o r ith m   s u c h   as   in   th r e v er s ib le  w ater m ar k i n g   m et h o d .   T h is   s t u d y   d ev e lo p s   n e w   co m p r ess io n   m et h o d   b y   u tili zi n g   th R L C an d   its   p r o p er ties .   T h p r o p o s ed   m et h o d   o p tim izes  all  p ix el s   f o r   em b ed d i n g   d ata  an d   d o es  n o d iv id th i m a g a s   b lo ck s   b u t   p r o ce s s es   t h co m p r ess io n   o n   p air s   o f   p ix el s   d ir ec tl y .   T h er ef o r e,   th e   m et h o d   ca n   b ap p lied   o n l y   t o   o n e - d i m e n s io n   o f   d ata.   S in c th e   p r o p o s ed   m eth o d   i s   a n   en co d in g   m et h o d   a s   Hu f f m a n   co d in g ,   th m eth o d   c an   b u s ed   f o r   co d in g   s tep   in   co m p le x   co m p r ess io n   m e th o d .         2.   RE V E RS I B L E   L O CO NT RAST   M AP P I NG     T h R L C i s   s i m p le  m ap p in g   f u n ctio n   f o r   tr a n s f o r m i n g   p o s itiv in te g er   i n to   a n o th er   p o s itiv e   in te g er   n u m b er   in   d o m ai n   [ 2 8 ] .   T h f u n ctio n   is   d ef i n ed   b y :     2 3 y x x'   an d   2 3 ' x y y               ( 1 )     T h in v er s f u n ctio n   is   d ef i n e d   b y :     4 ' ' 3 y x x   an d   4 ' ' 3 x y y               ( 2 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  6 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 1 6   2 8 3 6     2 8 4 5   2838   T h p air   ( x,   y ) D ,   if   it  s atis f ie s   th co n d itio n   L y x 2 / ) 3 ( 0   an d   L x y 2 / ) 3 ( 0 ,   w h er e   L   is   2 5 5   in   g r a y s ca le  i m ag d o m ai n .   T h R L C h a s   p r o p er ty ,   th at  is   if   ( x,   y ) D   t h en   t h v a lu e s   o f   x’   an d   y’   ar al w a y s   an   e v en   o r   o d d   p air .   T h p r o p er ty   w as  e x p lo ited   as  r ev er s ib le  w a ter m ar k in g   m eth o d   in   [ 2 8 ]   an d   as  lo s s les s   i m ag e   co m p r es s io n   in   [ 2 7 ] .   I n   b o th   r esear c h es,  t h e   e m b ed d in g   b it  o f   w ater m ar k   w as  p er f o r m ed   i n   th e   L ea s t   Sig n i f ica n B its   ( L SB )   o f   y’ ,   w h er ea s   t h L SB   o f   x’   b ec a m co n tr o l   b it   f o r   ex tr ac ti n g   p r o ce s s .   Ho w ev er ,   s o m p air s   ( x’ , y’ )   ca n n o e x tr ac w it h   co r r ec r es u lt s   w h en   th p air s   w er i n   t h m ar g in   d o m a in   o f   D ,   t h at  i s   0 2 / ) 3 ( y x L y x 2 / ) 3 ( , 0 2 / ) 3 ( x y ,   o r   L x y 2 / ) 3 ( .   T h ch an g i n g   o f   th e   L SB   o f   y’   ca n   lead   to   ( x,   y ) D .   T h er ef o r e,   th R L C M   w ater m ar k in g   al g o r ith m   i n tr o d u ce d   a   n e w   y   v al u to   en s u r t h at  al t h o u g h   th e   L SB   o f   y’   is   c h an g ed ,   th p air   ( x y )   is   s till   in   D .   T h n e w   v al u o f   is   co m p u ted   b y   eq u atio n   [ 2 7 ] :     ) , ( m a x a r g 1 0 m a x y x y x y y               ( 3 )     w h er y 0   is   th y   v a lu a f ter   it s   L SB   is   c h an g ed   to   0 ”  an d   y 1   is   th y   v al u af ter   its   L SB   is   ch an g ed   to   1 ”.   T h y m ax   is   th y 0   o r   y 1   w h ic h   ca u s e s   th d if f er e n ce   w ith   x   b ec o m e s   m a x i m u m   i n   a n   ab s o lu te  v al u e.   T h er eb y ,   if   ( x y m ax ) D ,   alth o u g h   t h L SB   o f   y’   v alu i s   ch a n g ed   to   “0 ”  o r   1 ”  th in v er s tr an s f o r m   is   s till   i n   ( x,   y ) D .   B ased   o n   t h w ater m ar k   e m b ed d in g   al g o r ith m   in   [ 2 8 ] ,   th er ar th r ee   p o s s ib le  v alu e s   o f   p air s   ( x , y s u c h   as   s h o w n   in   Fi g u r 2 .   T h e m b ed d ab le  p air s   ar all  p air s   o n   A   r e g io n .   I ca n   b u s ed   to   e m b ed   b it  o f   w ater m ar k .   All  p air s   o n   B   r eg io n   ar t h c h an g ea b le  p air s .   T h p air s   ca n n o b u s ed   f o r   e m b ed d in g   w ater m ar k ,   b u th p air s   m u s t   b tr an s f o r m ed   u s i n g   ( 1 ) .   A n d   th n o n - e m b ed d ab le  p air s   ar o n   C   r eg io n .   T h e   p air s   o n   th is   r e g io n   ca n   n o b tr an s f o r m ed   b y   ( 1 )   th er ef o r th L SB   o f   y   m u s t b s a v ed   f o r   r ec o v er y   p r o ce s s .           Fig u r 2 .   T h C lass i f icatio n   P air s   ( x ,   y )   in   R L C Alg o r it h m   [ 2 8 ]       T h is   r esear ch   w i ll  ap p l y   ad d itio n al  p r o p er ties   o f   R L C M.   I f   p air   o n   B   r eg io n   an d   it  i s   tr an s f o r m ed   b y   ( 1 )   th e n   t h r esu lt is   p air   o n   C   r eg io n .   T h p air   ca n n o t b u s ed   f o r   e m b ed d in g ,   t h u s   b o th   o f   x   a n d   y   ar a o d d   o r   ev en   p air .   C o n s eq u e n t l y ,   t h av er a g v al u o f   th p air   is   an   i n te g er   n u m b er .   T h is   p r o p er ty   w il b e   ex p lo ited   in   t h is   s t u d y   to   e n c o d th p air   w it h   f e w er   b its   t h an   its   o r ig i n al.   T h p r o p er t y   is   d e s cr ib ed   in   th f o llo w in g   p r o p er ties :     P r o p erty 1 :   I f   D y x ) ' , ' ( ma x   an d   L y x ' ' th e n   ) ' , ' m i n ( y x t   ca n   b en co d ed   in   ) 1 2 / ) ' ' ( ( l o g 2 y x k   b its .     P r o p erty 2 :   I f   D y x ) ' , ' ( ma x   an d   L y x ' '   th en   ) ' , ' m a x ( y x L t   ca n   b en co d ed   in   2 / ) ' ' ( l o g 2 y x L k   b its .       3.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h is   s tu d y   d e v elo p s   n e w   ap p r o ac h   f o r   lo s s less   co m p r ess io n   m et h o d   b y   u s in g   R L C th at   i m p le m en ted   i n   d if f er e n w a y   f r o m   t h p r ev io u s   r esea r ch   in   [ 2 7 ] .   T h p r o p o s ed   s ch e m is   s h o w n   in     Fig u r 3 .   T h p r o p o s ed   m eth o d   u s es a ll d atu m   f o r   e m b ed d in g   an d   c o m p r e s s es   its   u s in g   t h e   R L C p r o p er ties .   T h m eth o d   ad o p ts   th e   co n ce p o f   Qu e u i n   t h al g o r ith m   as  te m p o r ar y   s to r ag f o r   th e   co m p r ess io n   r esu lt.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     N ew Lo s s les s   C o mp r e s s io n   M eth o d   Usi n g   C R LC M   ( Hen d r a   Mes r a )   2839   B esid es,  th p r o p o s ed   m et h o d   u tili ze s   R ec u r s i v I n d e x i n g   in   it s   al g o r ith m .   A   Qu e u i s   L i s w i th   First  I n   First  O u ( FIFO)   d ata  s tr u ctu r w h er th i n s er t io n   an d   d ele tio n   o p er atio n s   ar ca r r ied   o u at  th r ea r   en d   an d   th f r o n en d   o f   th li s r esp ec tiv el y   [ 2 9 ] T h in s er tio n   o p er a tio n   is   ca lled   en q u e u an d   th d eletio n   o p er atio n   is   ca lled   d eq u eu e.   R ec u r s iv e   I n d ex i n g   i s   m et h o d   to   en co d d ata  w it h   li m it  s y m b o ls .   L et  s et  o f   s y m b o l s   } , , , , { 2 1 0 K b b b b   w it h   K +1   s y m b o l s .   A   n u m b e r   R mK n   w h er n an d   R   n   m o d   ( K +1 )   ca n   b en co d ed   u s in g   s y m b o ls   i n     in   s eq u e n ce   o f   * as d ef in ed   b y   [ 3 0 ] :     * :     T h u s :     R m K K K K b b b b b n   t i m e s ) (     T h is   m et h o d   is   v er y   w ell  u s ed   to   en co d s et  o f   } , , , , { 2 1 0 m a a a a ,   w h er a i   ar g en er all y   s m aller   t h a n   th K +1 .   T h u s ,   i f   a i < K   + 1   t h e n   a i   is   e n co d ed   u s in g   s y m b o w ith   ) 1 ( l o g 2 K b its .   W h er ea s ,   if   a i     K   +   th en   a i   is   e n co d ed   u s i n g   ( m +1 ) ) 1 ( l o g 2 K   b its .           Fig u r 3 .   T h C o m p r es s io n   P r o ce s s       3 . 1 .   E nco din g   M et ho d   T h p r o p o s ed   m et h o d   p er f o r m s   th e   e n co d in g   p r o ce s s   i n   a   c y clic  m a n n er   as   s h o w n   in   Fi g u r 4 .   T h e   s a m b its   ar d eq u eu ed   f r o m   th Qu eu to   e m b ed   to   p a ir   ( x y )   b y   tr an s f o r m i n g   t h p air   u s in g   R L C M   s ev er al  ti m es  ( iter atio n s )   u n ti th tr an s f o r m ed   p air   ( x’ y’ )   is   in   r eg io n   C   o n   Fi g u r 2 .   T h n u m b er   o f   b its   e m b ed d ed   in   p air   is   th e m b ed d in g   ca p ac it y   o f   th p air .   B ased   o n   th R L C p r o p er ties ,   th av er a g ( h )   o f   x’   an d   y’   is   an   in teg er   v al u e,   t h er ef o r th e   av er a g ca n   b u s ed   as  x   o n   t h n ex c y c le.   T h v al u o f   x’   ( l )   is   en co d ed   u s in g   t h p r o p er ties   1   o r   2   o f   R L C b ef o r it  is   en q u e u ed   to   th Q u eu e.   I n   th is   r esear ch ,   t h e   iter atio n   n u m b er   ( i )   i s   tr a n s f o r m ed   b y   ca lc u lati n g   it s   d i f f er en ce   ( d )   to   p r ed ictio n   v a lu ( p )   b ef o r t h e   n u m b er   is   e n co d ed   u s i n g   r ec u r s iv i n d ex i n g .   F u r th er m o r e ,   th en co d ed   b its   ar e n q u e u ed   in to   t h Q u eu e.   I f   th p air   ( x y )   is   o r ig in all y   i n   r eg io n   C   th e n   t h r e m ain d er   ( r )   o f   2 y x m u s b en q u eu ed   to   th e   Qu eu e.   T h o r d er   o f   en q u e u in g   p r o ce s s   is   d escr ib ed   in   Fig u r 4 .   T h d etail  o f   en co d in g   m eth o d   is   d esc r ib ed   as f o llo w s :           Fig u r 4 .   E n co d in g   A l g o r ith m   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  6 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 1 6   2 8 3 6     2 8 4 5   2840   1)   A t   th e   f ir s s tep ,   th e   f ir s t d at u m   i s   co n v er ted   i n to   b its   a n d   t h en   p u t   it i n   a   q u e u b y   en q u eu o p er atio n .   T h s ec o n d   ( x )   an d   th ir d   d atu m   ( y )   ar u s ed   f o r   e m b ed d in g   d ata.     2)   E m b ed   s o m b its   f r o m   t h q u e u to   p air   ( x y )   u s in g   t h f o llo w i n g   alg o r it h m :   a.   C alcu late  th v al u o f   y m ax   u s i n g   ( 3 ) .   b.   Set  i   0 .   c.   I f   ( x y m ax ) D   1.   C alcu late  th v al u o f   x’   an d   y’   u s i n g   ( 1 ) .   2.   C alcu late  th y’ m ax   o f   x’   a n d   y’   u s i n g   ( 3 ) .   3.   Set  i   i   1 ;   4.   I f   ( x’ y’ m ax ) D   a)   d eq u eu b it ( m )   f r o m   th q u eu e.     b)   Set L SB ( y’ )   m .   5 .   Set  x   x’   an d   y   y’ .   6 .   I f   ( x y m ax ) D   th e n   r ep ea t st ep   ( i)   to   ( v ) .   d.   I f   ( x y m ax ) D   1 .   I f   i   0   th en   r   = ( x + y )   m o d   2 .   2 .   I f   0   th en   r   .   e.   Set  x’   = x   an d   y’   = y .   T h alg o r ith m   r es u lt s   t h r ee   v al u es:  x’ y’ ,   an d   th iter atio n   n u m b er   ( i ) .     3)   B ased   o n   t h p r o p er ties   1   a n d   2   o f   R L C M,   tr a n s f o r m   t h x’   a n d   y’   to   l   a n d   h   u s i n g   ( 4 )   an d   ( 5 )   r esp ec tiv el y .     ) ' ' ( 2 if 1 2 ) ' ' ( 2 if 2 y x t t y x t t l               ( 4 )     L y x y x L y x y x h ' ' if 2 / ) ' ' ( ' ' if 2 / ) ' ' (               ( 5 )     4)   C o m p r ess   th l   v a lu u s in g   t h p r o p er ties   o f   R L C a n d   th en   en q u eu it  to   t h q u e u e.   I f   t h er is   t h e   r e m a in d er   ( r ) ,   en q u e u it to o .   5)   C alcu late  th p r ed ictio n   ( p )   v a lu o f   i   u s i n g   ( 6 ).     0 if 0 a n d if 0 a n d if 0 l o g 1 / l o g 2 2 s s z s s z s s z s z p             ( 6 )     w h er s   m in   ( h L - h )   an d   z   is   th r ig h t n e ig h b o r   o f   y .   T h iter atio n   n u m b er   o f   n eig h b o r in g   d atu m   co m m o n l y   ali k alth o u g h   th e m b ed d ed   d ata  is   d if f er e n t.   T h er ef o r e,   th v al u o f   i   ca n   b p r ed icted .   C alcu late  th d if f er e n ce   ( d )   o f   an d   p   u s i n g   ( 7 ) .   An d   th e n   en co d th v al u u s i n g   r ec u r s i v in d e x in g ,   t h en   e n q u e u th v alu i n to   t h q u eu e.     p i p i p i p i d   if ) ( 2   if 1 2                   ( 7 )     6)   T r an s f o r m   h   u s i n g   h   h - 1   m o d   ( L +1 )   in   o r d e r   th at   th d if f er en ce   to   th v al u b ec o m e s   s m aller .   7)   C o n ti n u t h p r o ce s s   to   t h n e x c y cle  b y   u s i n g   ( h z )   as  ( x y )   th e n   r ep ea th e   s tep   2   to   7   u n til  a ll  d atu m   i s   p r o ce s s ed .   8)   On   th la s d atu m ,   th iter at io n   n u m b er   ( i )   is   d ir ec tl y   en co d ed   u s in g   r ec u r s iv i n d ex i n g   b ef o r it  en q u e u e   in to   th q u e u e.   T h last   h   v al u is   also   en co d ed   in   eig h t b its   an d   th e n   en q u e u to   th q u eu e .   9)   T h r em ai n i n g   b it s   o n   th q u e u at  th la s t c y cle  ar t h co m p r e s s io n   r esu l t o f   t h is   m et h o d .     3 . 2 .   Dec o din g   Alg o rit h m   T h r esu lt  o f   e n co d in g   p r o ce s s   is   all  r e m ain in g   b its   i n   t h q u eu e.   T o   ex tr ac th o r ig i n al   d ata  f r o m   th q u e u e,   th p o s itio n   o f   th f r o n an d   r ea r   en d   o f   th q u eu e   m u s b ex ch a n g ed .   T h d ec o d in g   p r o ce s s   is   t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     N ew Lo s s les s   C o mp r e s s io n   M eth o d   Usi n g   C R LC M   ( Hen d r a   Mes r a )   2841   in v er s s tep   o f   th en co d in g .    T h u s ,   th d ec o d in g   p r o ce s s   ex tr ac ts   t h o r ig in al  d ata  f r o m   th last   to   th f ir s t   d atu m .   B ased   o n   Fi g u r 5 ,   th d ec o d in g   alg o r it h m   i s   d escr ib ed   as f o llo w s :           Fig u r 5 .   Dec o d in g   A l g o r ith m       1)   Deq u eu th e   eig h t   b its   o f   t h v alu e   h   f r o m   t h q u eu e.     A th n e x c y cle,   t h is   v a lu e   is   o b tain ed   f r o m   t h e   v alu o f   x   2)   T r an s f o r m   th v al u h   u s i n g   h   h +1   m o d   ( L +1 ) .   3)   A t h f ir s c y cle,   d eq u eu th iter atio n   n u m b er   ( i )   d ir ec tly .   A th n e x c y c le,   th i   v al u is   ca lcu lated   u s i n g   ( 8 ) .     0 2 m o d   if 1 2 m o d   if 2 2 1     p     p i d d               ( 8 )     T h d   v al u i s   d eq u e u ed   f r o m   th q u eu e   an d   th e   p   v a lu e   is   c alcu lated   u s i n g   ( 1 5 )   o n   t h e   h   v alu a n d   t h y   v alu f r o m   p r ev io u s   c y cle.   T h n u m b er   o f   b its   is   d eq u e u ed   d ep en d in g   o n   th r ec u r s i v in d e x in g   r u les.   4)   I f   i   0   th en   d eq u e u b it  o f   r e m ai n d er   ( r ) .   On   th i s   co n d itio n ,   t h v al u o f   is   i n f lu en ce d   b y   t h e   r o u n d in g   o p er atio n   in   ( 5 ) .   T o   r esto r th o r i g in a v a lu e   o f   x’   an d   y’ ,   t h n e w   H   v al u m u s t   b ca lcu la ted   u s i n g   ( 9 ) .     0 i   if 0   a n d     if 0   a n d     if 2 2 2 2 2 i h i h h r h r h H L L               ( 9 )     5)   Deq u eu t h v al u o f   l .   T h n u m b er   o f   b its   ar d eq u eu ed   b a s ed   o n   th R L C p r o p er ties   o n   v al u o f   h .   6)   C alcu late  th v al u o f   t   u s i n g   ( 1 0 ).     1 2 m o d   if 0 2 m o d   if 2 1 2 2             t i L l               ( 1 0 )     7)   C alcu late  th v al u o f   x’   an d   y’   b ased   o n   th v alu o f   an d   h th er ar f o u r   p o s s ib ilit ie s   f o r   th v al u es:   a.   I f   2 L h   an d   l   is   ev e n   n u m b er ,   th e n   x’ = t   an d   y’ =H -   t   b.   I f   2 L h   an d   l   is   o d d   n u m b er ,   t h en   x =H -   t   an d   y’ = t   c.   I f   2 L h   an d   l   is   ev e n   n u m b er ,   th e n   x’ =L - t   an d   y’   = H - L + t   d.   I f   2 L h   an d   l   is   o d d   n u m b er ,   t h en   x =H - L +  t   an d   y’   = L -   t .   8)   I f   0   th en   e x tr ac t th e m b ed d ed   b its   f r o m   p air   ( x’ ,   y’ )   u s in g   th f o llo w i n g   al g o r ith m :   a.   w   ar r ay ( ) ;   b.   C alcu late  y’ m a x   u s in g   ( 3 )   c.   I f   ( x’ y’ m ax ) D   t h en     1 .   ca lcu late  x   an d   y   u s i n g   ( 2 )   2 .   x’   = x ,   y   = y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  6 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 1 6   2 8 3 6     2 8 4 5   2842   d.   I f   ( x’ y’ m ax ) D   t h en   1.     w [ ]   L SB ( y’ )   2.     L SB ( y’ )   L SB ( x’   3.     C alcu la te  x   an d   y   u s i n g   ( 2 )   4.     x’   = x ,   y’   = y   e.   R ep ea t step s   ( b )   to   ( d )   in   i   ti m es.   T h is   alg o r ith m   e x tr ac t s   th e m b ed d ed   b its   ( w )   in   th p air   ( x’ y’ )   an d   r esto r e   th o r ig in al  v alu ( x y ) .   T h y   v alu is   d atu m   f r o m   t h o r ig in al  d ata.   T h x   v alu is   u s ed   as  h   in   t h n e x t c y cle.   9)   T h last   s tep   o n   c y cle  is   to   e n q u e u w   i n to   th q u e u e.   10)   Re p ea t step   2   to   9   as a   n e w   c y cle  to   ex tr ac t a ll o f   th y   v al u e s .       4.   RE SU L T A ND  AN AL Y SI S   T h is   r esear ch   ap p lies   t h p r o p o s ed   m et h o d   o n   i m a g es   w h ich   w er u s ed   i n   [ 2 5 ]   an d   [ 2 7 ]   to   co m p ar e   th t h r ee   m et h o d s .   T h test i n g   i m a g es  a r g r a y   s ca le   i m ag es  w it h   s ize  o f   5 1 2 ×5 1 2   as  s h o w n   i n   F ig u r 6 .   T o   ap p ly   th e   p r o p o s ed   m e th o d   i n   i m a g es   d ata,   all  p i x el s   i n   t h i m a g i s   li n ea r ized   b y   s ca n n i n g   t h i m a g u s i n g   s n a k e - lik r o w   m aj o r   s ca n   p ath .   P er f o r m an ce   o f   t h p r o p o s ed   m et h o d   is   m ea s u r ed   u s i n g   th C o m p r es s io n   R atio   ( C R )   t h at  is   t h r atio   o f   o r ig in al  d ata  s ize  to   t h s ize  o f   th co m p r ess ed   d ata  [ 3 1 ] .               L e n a     B ab o o n       P ep p e r s           T if f an y     B o at     X - r a y     Fig u r 6 .   T esti n g   I m a g es  [ 2 7 ]       T ab le  1 .   T h Co m p ar is o n   o f   C o m p r es s io n   R atio   f o r   th P r o p o s ed   M eth o d   an d   Hu f f m a n   C o d in g   No   I mag e s   C o mp r e ssi o n   r a t i o   H u f f man   C o d i n g   P r o p o se d   M e t h o d   1   L e n a   1 . 0 7 8   1 . 3 8 3   2   B a b o o n   1 . 0 9 0   1 . 1 1 7   3   P e p p e r s   1 . 0 5 4   1 . 3 4 7   4   T i f f a n y   1 . 1 5 1   1 . 3 2 2   5   B o a t   1 . 1 1 4   1 . 3 0 8   6   X - r a y   1 . 0 3 1   1 . 6 4 0   A v e r a g e   1 . 0 8 6   1 . 3 5 3       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     N ew Lo s s les s   C o mp r e s s io n   M eth o d   Usi n g   C R LC M   ( Hen d r a   Mes r a )   2843   T h is   r esear ch   u s e s   K= 3   i n   th r ec u r s i v i n d ex i n g .   T h s elec tio n   o f   K   is   b ased   o n   f r eq u en c y   d is tr ib u tio n   o f   th d i f f er en ce   ( d )   o f   iter atio n   n u m b er   ( i )   an d   its   p r ed ictio n s   ( p )   in   ( 7 ) .   A s   e x a m p le,   th e   f r eq u en c y   d is tr ib u tio n   o f   t h d if f er e n ce   v al u o n   L e n i m a g is   s h o w n   o n   Fi g u r 7 .   T h f r eq u en c y   o f   - 1 ,   0 ,   an d   1   v al u es  ar h i g h er   th a n   o th er s .   T h v al u o f     = 3   m a k es  th e   en co d in g   i n   R ec u r s iv e   I n d ex i n g   u s in g   t w o   b its   o r   its   m u ltip les.   T h test in g   r es u lt  o f   t h p r o p o s ed   m et h o d   is   s h o w n   o n   T ab le  1 .   T h tab le  also   s h o w s   th e   co m p r es s io n   r es u lt  o f   p r o p o s ed   m et h o d   an d   i ts   co m p ar is o n   w it h   th e   H u f f m a n   e n co d in g .   Fig u r 8   s h o w s   t h co m p ar is o n   o f   t h e   p r o p o s ed   m et h o d   w it h   t h Hu f f m an ,   t h R C M,   an d   t h R L C co m p r ess io n   m et h o d .   T h e   f i g u r s h o w s   t h at  t h p r o p o s ed   m eth o d   r es u lt s   i n   h ig h er   co m p r e s s io n   r atio   o n   all   test in g   i m ag e s   e x ce p i n   t h B ab o o n   im a g e.           Fig u r 7 .   His to g r a m   o f   t h Dif f er en ce   o f   I ter atio n   Nu m b er   an d   its   P r ed ictio n   o n   L e n I m a g e           Fig u r 8 .   T h C o m p ar is o n   o f   t h Hu f f m an ,   T h R C M,   T h R L C a n d   th P r o p o s ed   Me t h o d       T h u s o f   t h p r o p er ties   1   an d   2   as  co m p r ess io n   m et h o d   in   th p r o p o s ed   m e th o d   i s   an al y ze d   s ep ar atel y   i n   t h i s   r esear ch .   T h ef f ec ti v en e s s   o f   t h p r o p er ties   i n   co m p r es s in g   al p ix e ls   i s   s h o w n   i n   T ab le  2 .   T h tab le  s h o w s   t h at  t h i m a g es  o f   L e n a,   B ab o o n ,   P e p p e r s ,   an d   B o at  h av co m p r e s s io n   r esu lts   al m o s th e   s a m b ec a u s o f   t h a v er ag o f   p ix el   v al u es   ar o u n d   t h v a lu L /2 .   T h p r o p er ties   o f   R L C h a v s m aller   co m p r es s io n   r e s u l o n   th i m a g es  o f   T if f an y   a n d   X - r a y   t h a n   o th er s   b ec au s t h eir   a v er ag p ix el  i n ten s it ie s   ar e   a w a y   f r o m   t h L /2   v a lu e.   A cc o r d in g   to   t h p r o p er ties   o f   R L C M,   i f   t h v alu e   o f   h   i s   s m al l   th e n   t h v alu e   o f   is   en co d ed   u s i n g   f e w er   b its .   B esid es  an al y z in g   th e f f ec ti v en e s s   o f   t h p r o p er ties   o f   R L C M,   t h is   r esear ch   al s o   an al y ze s   t h e m b ed d in g   ca p ac it y   o f   all  p ix els  in   an   i m a g e.   T h i m ag e s   o f   L e n a,   P ep p er s ,   B o at,   an d   X - r ay   h av n ea r l y   t h e   s a m o f   co m p r e s s io n   r es u lt s   an d   h i g h er   d ata  e m b ed d in g   ca p ac it y   th a n   th i m a g es  o f   B ab o o n   an d   T if f a n y .   B ab o o n   im ag h as  s m all  o f   d ata  em b ed d in g   ca p ac it y   b ec au s th co n tr ast  is   h i g h er   th a n   th o th er s .   W h er ea s   T if f an y   i m ag h as  t h av er a g p ix el  v al u es  a w a y   f r o m   L /2   v alu e.   I n   t h i s   m et h o d ,   th p air   w it h   v a lu ab o u t   L /2   h as  h ig h er   d ata  e m b ed d in g   ca p ac it y   th a n   th o t h er   p o s itio n s .   A lt h o u g h   th e   X - r a y   i m ag al s o   h as  t h e   av er ag a w a y   f r o m   L /2   v al u e,   b u t it  h a s   co n tr ast lo w er   th a n   t h o th er s   T ab le  2   also   s h o w s   t h n u m b er   o f   b y te s   ar n ee d ed   f o r   en co d in g   t h iter atio n   n u m b er   u s in g   r ec u r s iv i n d ex i n g   f o r   all  test in g   i m ag e s .   T h is   tab le  d escr ib es  th at  th p r o p o s ed   m eth o d   tak es  ab o u 5 0 o f   th co m p r ess io n   r esu lt  s ize  to   s av th v al u es.  I is   ca u s ed   b y ,   t h iter atio n   n u m b er   o f   p air   u s u all y   ab o u   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  6 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 1 6   2 8 3 6     2 8 4 5   2844   0 - 7 ,   b u th e   v a lu e   ca n   b v er y   b ig   w h e n   th e   v a lu e s   o f   x   an d   y   ar s i m ilar   a n d   t h e m b ed d ed   b its   i s   s i m ilar   to   L SB   o f   y .   Fo r   ex a m p le,   th d if f er e n ce   v al u o f   p air   an d   its   p r ed ictio n   ca n   ac h iev 2 1   s u ch   as  s h o w n   i n   Fig u r 7 .   B y   u s i n g   r ec u r s i v in d ex i n g   w it h   K = 3 ,   th v al u e   is   e n co d ed   u s i n g   3 0   b its .   C o m p r e s s io n   r es u lt  o f   th is   m et h o d   is   clo s er   to   th s u m m i n g   r esu l o f   th b y te  r e s id u al  af ter   e m b ed d in g   p r o ce s s   an d   th s p ac to   s to r th iter atio n   n u m b er .         T ab le  2 .   T h A n al y s is   R e s u lt  o f   th C o m p r ess io n   A l g o r ith m   Step s   No   I mag e s   O r i g i n a l   D a t a   ( b y t e s)   A v e r a g e s   C o mp r e ssi o n   R e su l t   b y   R L C M   P r o p e r t i e ( b y t e s)   T o t a l   Emb e d d i n g   C a p a c i t y   ( b y t e s)   R e si d u a l   a f t e r   Emb e d d i n g   P r o c e ss  ( b y t e )   S p a c e   f o r   t h e   I t e r a t i o n   N u mb e ( b y t e s)   C o mp r e ssi o n   R e su l t   ( b y t e )   1   L e n a   2 6 2 1 4 4   1 2 3 . 9 8   2 2 1 6 7 6   1 2 9 2 4 6   9 2 4 9 7   9 7 0 3 3   1 8 9 5 0 1   2   B a b o o n   2 6 2 1 4 4   1 2 8 . 7 5   2 2 6 6 2 0   9 4 2 5 7   1 3 2 3 8 6   1 0 2 2 6 6   2 3 4 6 5 3   3   P e p p e r s   2 6 2 1 4 4   1 1 1 . 7 7   2 1 7 9 5 8   1 2 3 5 5 0   9 4 7 6 5   9 9 9 4 6   1 9 4 6 2 3   4   T i f f a n y   2 6 2 1 4 4   2 0 2 . 4 5   1 8 8 8 5 2   9 1 2 9 7   9 9 0 0 7   9 9 2 9 2   1 9 8 2 9 8   5   B o a t   2 6 2 1 4 4   1 2 9 . 4 5   2 2 2 9 8 8   1 2 3 0 8 9   1 0 0 0 6 9   1 0 0 4 3 1   2 0 0 4 9 2   6   X - r a y   2 6 2 1 4 4   9 9 . 4 2   1 9 0 5 7 3   1 2 5 6 9 9   6 5 0 0 1   9 4 7 4 9   1 5 9 8 3 3       5.   CO NCLU SI O N   T h p r o p o s ed   m et h o d   is   d e v elo p ed   to   o p tim ize  t h d ata  em b ed d in g   ca p ac it y   o f   th R L C M   co m p r es s io n   m et h o d   b y   u s i n g   all  p ix el  p air s   f o r   e m b ed d in g   d ata.   B esid es,  th is   m et h o d   u s es  th o t h er   R L C M   p r o p er ties   to   en co d d atu m   u s in g   a   f e w er   n u m b er   o f   b its .   I n   co n tr a s t   to   R L C co m p r ess io n   m eth o d ,   t h e   C R L C is   a n   en co d in g   m eth o d   th er ef o r it c an   b u s ed   as a   co d in g   s tep   i n   o th er   co m p r ess i o n   m et h o d .     T h m eth o d   u s e s   t w o - s tep   c o d in g   to   e n co d in g   d at u m ,   th at   is   th R L C p r o p er ties   an d   t h e   R ec u r s iv i n d ex i n g   t h er ef o r th e   co m p r ess io n   r atio   o f   t h i s   m et h o d   is   h ig h er   th a n   H u f f m an   co d in g .   T h m et h o d   h a s   al s o   h i g h er   co m p r ess io n   r atio   th a n   t h e   R C M   an d   t h R L C co m p r es s io n   m et h o d s .   I n   th is   r esear ch ,   s p ac f o r   s av i n g   t h iter atio n   n u m b er   b r in g s   ab o u 5 0 o f   co m p r es s io n   r esu lt.  B y   ch a n g in g   t h e   m et h o d   f o r   co d in g   th iter atio n   n u m b er ,   it is   e x p ec ted   th at  t h co m p r ess io n   r atio   is   in cr ea s ed .           RE F E R E NC E S   [1 ]   S .   Ra o   a n d   P .   Bh a t,   Ev a lu a ti o n   o f   lo ss les s   c o m p re ss io n   tec h n iq u e s ,   in   Co mm u n ic a ti o n a n d   S i g n a Pro c e ss in g   ( ICCS P),   2 0 1 5   I n ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n ,   2 0 1 5 ,   p p .   1 6 5 5 1 6 5 9 .   [2 ]   D.  S a lo m o n ,   Da ta   c o mp re ss io n t h e   c o mp lete   re fer e n c e ,   F o u rth   Ed i ti o n .   S p rin g e S c ien c e   &   Bu si n e ss   M e d ia,  2 0 0 7 .   [3 ]   M . J.  W e in b e rg e r,   G .   S e ro u ss i,   a n d   G .   S a p iro ,   F ro m   L OCO - to   th e   J P EG - L S   sta n d a rd ,   in   1 9 9 9   In ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n   Ima g e   Pro c e ss in g ,   1 9 9 9 .   ICIP  9 9 .   Pro c e e d in g s ,   1 9 9 9 ,   v o l.   4 ,   p p .   6 8 7 2   v o l. 4 .   [4 ]   X .   W u   a n d   N.  M e m o n ,   CAL IC - a   c o n tex b a se d   a d a p ti v e   lo ss les im a g e   c o d e c ,   in   Aco u stics ,   S p e e c h ,   a n d   S ig n a l   Pro c e ss in g ,   1 9 9 6 .   ICAS S P - 9 6 .   C o n fer e n c e   Pro c e e d in g s,  1 9 9 6   I EE In ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n ,   1 9 9 6 ,   v o l.   4 ,   p p .   1 8 9 0 1 8 9 3 .   [5 ]   I. M .   P u ,   Fu n d a me n ta l   Da t a   Co m p re ss io n .   B u tt e rw o rth - He in e m a n n ,   2 0 0 5 .   [6 ]   L .   S u n ,   I. H.  M k w a w a ,   E.   Ja m m e h ,   a n d   E .   If e a c h o r,   S p e e c h   Co m p re ss io n ,   in   G u id e   t o   Vo ice   a n d   Vi d e o   o v e IP S p rin g e L o n d o n ,   2 0 1 3 ,   p p .   1 7 5 1 .   [7 ]   D.  A d jero h ,   Y.  Z h a n g ,   A .   M u k h e rjee ,   M .   P o w e ll ,   a n d   T .   Be ll ,   DN A   se q u e n c e   c o m p re ss io n   u sin g   th e   Bu rro w s - W h e e ler  T ra n sf o r m ,   in   Bi o in fo r ma ti c Co n fer e n c e ,   2 0 0 2 .   Pro c e e d in g s.  IEE Co m p u ter   S o c iety ,   2 0 0 2 ,   p p .   3 0 3 3 1 3 .   [8 ]   S . K.  M u k h o p a d h y a y ,   S .   M it ra ,   a n d   M .   M it ra ,   A   lo ss les ECG   d a ta  c o m p re ss io n   tec h n iq u e   u si n g   A S CII  c h a ra c ter   e n c o d i n g ,   Co mp u t.   E lec tr.   En g . ,   v o l.   3 7 ,   n o .   4 ,   p p .   4 8 6 4 9 7 ,   Ju l.   2 0 1 1 .   [9 ]   T . G .   S h irsa a n d   V . K.  Ba irag i,   L o ss les m e d ica i m a g e   c o m p re s sio n   b y   in teg e w a v e let  a n d   p re d ictiv e   c o d in g ,   IS RN  Bi o me d .   E n g . ,   v o l .   2 0 1 3 ,   2 0 1 3 .   [1 0 ]   K.  Ka lajd z ic,  S .   H.  A li ,   a n d   A.  P a tel,   Ra p i d   lo ss les c o m p re ss io n   o f   sh o rt  tex m e ss a g e s ,   Co mp u t .   S t a n d .   In ter fa c e s ,   v o l.   3 7 ,   p p .   5 3 5 9 ,   Ja n .   2 0 1 5 .   [1 1 ]   G .   Ca m p o b e ll o ,   O.  G io rd a n o ,   A .   S e g re to ,   a n d   S .   S e rr a n o ,   C o m p a r iso n   o f   lo c a lo ss les s co m p re ss io n   a lg o rit h m f o r   W irele ss   S e n so Ne t w o rk s” ,   J .   Ne tw.   Co mp u t.   Ap p l. ,   v o l.   4 7 ,   p p .   2 3 3 1 ,   Ja n .   2 0 1 5 .   [1 2 ]   D.  V e n u g o p a l,   S .   M o h a n ,   a n d   S .   Ra ja,  A n   e ff icie n b lo c k   b a se d   lo ss les c o m p re ss io n   o f   m e d ica im a g e s ,   Op t.   -   I n t.   J .   L ig h E lec tro n   O p t. ,   v o l.   1 2 7 ,   n o .   2 ,   p p .   7 5 4 7 5 8 ,   Ja n .   2 0 1 6 .   [1 3 ]   M .   Ch ło p k o w sk a n d   R.   W a l k o wia k ,   g e n e r a p u rp o se   lo ss les d a ta  c o m p re s sio n   m e th o d   f o G P U” ,   J .   Pa ra ll e Distrib .   Co m p u t . ,   v o l .   7 5 ,   p p .   4 0 5 2 ,   Ja n .   2 0 1 5 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     N ew Lo s s les s   C o mp r e s s io n   M eth o d   Usi n g   C R LC M   ( Hen d r a   Mes r a )   2845   [1 4 ]   B.   Žalik   a n d   N.  L u k a č ,   Ch a in   c o d e   l o ss les c o m p re ss io n   u si n g   m o v e - to - f ro n tran sf o rm   a n d   a d a p ti v e   ru n - len g th   e n c o d i n g ,   S ig n a Pro c e ss .   Ima g e   Co mm u n . ,   v o l .   2 9 ,   n o .   1 ,   p p .   9 6 1 0 6 ,   Ja n .   2 0 1 4 .   [1 5 ]   M .   Ise n b u rg ,   P .   L in d str o m ,   a n d   J.  S n o e y in k ,   L o ss les c o m p re ss io n   o f   p re d icte d   f lo a ti n g - p o in g e o m e tr y ,   Co mp u t . - Ai d e d   De s. ,   v o l .   3 7 ,   n o .   8 ,   p p .   8 6 9 8 7 7 ,   J u l.   2 0 0 5 .   [1 6 ]   P .   P ra v e e n a ,   Im p le m e n tatio n   o f   L OCO - L o ss les I m a g e   Co m p re ss io n   A lg o rit h m   f o De e p   S p a c e   A p p li c a ti o n s” ,   In t.   J .   Rec o n fi g u r a b le E m b e d .   S y st.  IJ RE S ,   v o l.   3 ,   n o .   1 ,   p p .   2 5 3 0 ,   M a r.   2 0 1 4 .   [1 7 ]   M . F .   Uk rit   a n d   G . R.   S u re sh ,   S u p e r - S p a ti a S tru c t u re   P re d icti o n   C o m p re ss io n   o f   M e d ica l” ,   In d o n e s.  J .   El e c tr.   En g .   In fo rm .   IJ EE I ,   v o l.   4 ,   n o .   2 ,   Ju n .   2 0 1 6 .   [1 8 ]   Z.   Hu il a i,   A   Co m p lete   L a tt ice   Lo ss les Co m p re ss io n   S to ra g e   M o d e l” ,   In d o n e s.  J .   El e c tr.   En g .   Co mp u t.   S c i . ,   v o l.   1 2 ,   n o .   8 ,   p p .   6 3 3 2 6 3 3 7 ,   A u g .   2 0 1 4 .   [1 9 ]   E.   S y a h ru l,   L o ss les s   a n d   n e a rly - lo ss les i m a g e   c o m p re ss io n   b a se d   o n   c o m b in a to r ial  tran sf o rm s ,   Un iv e rsité  d e   Bo u rg o g n e ,   2 0 1 1 .   [2 0 ]   A .   A lara b e y y a e a l. ,   L o ss les s I m a g e   Co m p re ss io n   T e c h n iq u e   Us in g   Co m b in a ti o n   M e th o d s” ,   J .   S o ft w.   En g .   A p p l . v o l.   5 ,   n o .   1 0 ,   p .   7 5 2 ,   2 0 1 2 .   [2 1 ]   M .   Eff ro s,  P P M   p e rf o rm a n c e   w it h   B W c o m p lex it y :   A   n e m e th o d   f o lo ss les d a ta  c o m p re ss io n ,   in   Da t a   Co mp re ss io n   C o n fer e n c e ,   2 0 0 0 .   Pro c e e d in g s.   DCC 2 0 0 0 ,   2 0 0 0 ,   p p .   2 0 3 2 1 2 .   [2 2 ]   J.  A b e l,   I m p ro v e m e n ts  to   th e   Bu rro w s - W h e e ler  c o m p re ss io n   a lg o rit h m Af ter  B WT   sta g e s ,   ACM   T ra n Co mp u t .   S y st. ,   2 0 0 3 .   [2 3 ]   J.  Du d a ,   A s y m m e tri c   n u m e ra s y ste m s” ,   ArXi v   Pre p r.  ArXi v 0 9 0 2 0 2 7 1 ,   2 0 0 9 .   [2 4 ]   J.  Du d a ,   A s y m m e tri c   n u m e ra s y ste m s:  e n tro p y   c o d in g   c o m b in i n g   sp e e d   o f   Hu f fm a n   c o d i n g   w it h   c o m p re ss io n   ra te o f   a rit h m e ti c   c o d in g ,   ArXi v   Pre p r.  ArXi v 1 3 1 1 2 5 4 0 ,   2 0 1 3 .   [2 5 ]   H.  M e sra ,   H.  T jan d ra sa ,   a n d   C.   F a ti c h a h ,   A   n e a p p ro a c h   f o lo ss les i m a g e   c o m p re s sio n   u si n g   Re v e r sib le  Co n tras M a p p i n g   (RCM )” ,   p re se n ted   a t   th e   In tern a t io n a Co n f e re n c e   o f   In f o rm a ti o n ,   Co m m u n ica ti o n   T e c h n o lo g y   a n d   S y ste m   (ICT S ),   2 0 1 4 ,   2 0 1 4 ,   p p .   7 1 7 6 .   [2 6 ]   D.  Co lt u c   a n d   J. - M .   Ch a ss e ry ,   V e ry   f a st  w a ter m a rk in g   b y   re v e rsib le  c o n tras m a p p in g ,   S ig n a l   Pro c e ss .   L e tt .   IEE E ,   v o l.   1 4 ,   n o .   4 ,   p p .   2 5 5 2 5 8 ,   2 0 0 7 .   [2 7 ]   He n d ra   M e sra ,   Ha n d a y a n T j a n d ra sa ,   a n d   Ch a stin e   F a ti c h a h ,   L o ss les s   I m a g e   Co m p re ss io n   M e th o d   Us in g   Re v e rsib le L o w   Co n stra st M a p p i n g   (RL CM )” ,   J AT IT   J . ,   v o l .   8 6 ,   n o .   1 ,   2 0 1 6 .   [2 8 ]   He n d ra ,   Re v e rsib le W a ter m a rk i n g   Us in g   In teg e T ra n s f o rm ,   T h e sis,  Un iv e rsitas   G a d jah   M a d a ,   2 0 0 8 .   [2 9 ]   M. H.  A lsu w a i y e l,   Al g o rit h ms De sig n   T e c h n i q u e s a n d   An a lys is .   W o rld   S c ien ti f ic,  1 9 9 9 .   [3 0 ]   K.  S a y o o d   a n d   S .   Na ,   Re c u rsiv e ly   in d e x e d   q u a n ti z a ti o n   o f   m e m o r y l e ss   so u rc e s” ,   In f.   T h e o ry   IEE T ra n s.   On ,   v o l.   3 8 ,   n o .   5 ,   p p .   1 6 0 2 1 6 0 9 ,   1 9 9 2 .   [3 1 ]   S .   S a h n i,   B. C.   V e m u ri,   F .   Ch e n ,   C.   Ka p o o r,   C.   L e o n a rd ,   a n d   J.   F it z sim m o n s,  S tate   o f   th e   a rt  lo ss les im a g e   c o m p re ss io n   a lg o rit h m s ,   in   IEE Pro c e e d in g o t h e   In ter n a t io n a Co n fer e n c e   o n   Ima g e   Pro c e ss in g ,   1 9 9 7 ,   p p .   948 9 5 2 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.