원격 실시간 강의에서 사용될 수 있는 정지 영상 압축은 관심객체 코딩을 미리 코딩하고 배경을 전송하는 방법을 쓸 수 있다. 관심객체의 기능은 영상의 특정 부분이 다른 영역보다 더 중요한 의미를 갖도록 하는 응용에서 중요하다. 이런 경우에, 그 영역은 배경보다 더 높은 품질로 압축되어야 한다. JPEG2000은 다양한 관심객체 코딩 기법을 제공하며, 많은 연구자들이 이런 우선 처리를 할 수 있도록 다양한 연구를 해 왔다. 그러나 모든 응용에 적용 가능한 관심객체 코딩 기법은 존재하지 않는다. 그래서 본 연구는 원격 실시간 강의를 위한 JPEG2000에서 가장 좋은 관심객체 코딩 기법을 적용하기 위하여 요구사항에 맞는 선택 사항들을 보인다. 또한, 선택된 방법들이 가장 좋은 파라미터를 결정하는 실험적 결과도 보인다.
One of the most significant characteristics of remote real time lecture, the emerging still image standard, is the OOI (Object of Interest) coding. The functionality of OOI is important in applications where certain parts of the image are more important than others. In such cases, these objects need to be encoded at higher quality than the background. JPEG2000 provides a number of OOI coding mechanisms. Many researchers have actively studied the preferred processing from the OOI coding methods to the new methods complementing them. But, there do not exist OOI coding methods suitable for all applications. Therefore, this study shows a criterion to select according to the application requirements for applying the best OOI coding method in JPEG2000 applications, and also shows the experimental results deciding the best parameters in the selected methods.
