Biyomedikal görüntülerin dalgacık dönüşümü ile sıkıştırılması
Biomedical image compression using wavelet transform
- Tez No: 126972
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TAMER ÖLMEZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2002
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
ÖZET Bu tez çalışmasında dalgacık teorisi ve görüntü kodlamadaki uygulamaları tartışılmaktadır. Bölüm 2 de görüntü sıkıştırma tekniklerine genel bir bakış sunulmaktadır. İlk olarak kaynak kodlama teorisinin temel kavramları yani entropi, oran bozulma fonksiyonu ve bozulma ölçümleri görüntü sıkıştırmaya uygulanacak şekilde anlatılmıştır. Ardından Huffman, aritmetik, koşan uzunluk, gibi bazı kayıpsız kodlama tekniklerine değinildi. Bunu kayıplı sıkıştırma teknikleri kestirimci, dönüşüm, altband vektör nicemleme ve fraktal kodlama izledi. Son olarak görüntü sıkıştırma standardı JPEG açıklanmaktadır. Bölüm 3 de dalgacıkların teorisi ve uygulamaları incelenmiştir. İlk olarak dalgacık teorisi kısa zaman Fourier dönüşümü benzerliğinden anlatılmıştır. Sonra dalgacıklar çoklu çözünürlük analizi ile ilişkilendirilmiştir. Sonra ayrık dalgacık dönüşümü ve uygulamaları sunulmuştur. Dalgacıkların iki önemli özelliği düzenlilik ve kaybolma momentleri tartışıldı. Son olarak bir boyutlu dalgacık dönüşümü iki boyutlu dönüşüme genişletildi. Bölüm 4 de bir dalgacık tabanlı görüntü kodlayıcı tanımlanmaktadır..Basit bir dalgacık tabanlı kodlayıcı tasarlanmıştır. Dalgacık kodlayıcının blokları detaylı olarak açıklanmıştır. Sonra Daubechies, Symlett, Coiflet ve Biorthogonal dalgacık aileleri kullanılarak dalgacıkların seçimi tartışılmıştır. Ardından bir MR, bir mamogram ve bir de ultrasonik biyomedikal görüntüler ile Lena görüntüsü dalgacık kodlayıcı ile sıkıştırılmıştır. Dalgacık tabanlı kodlayıcının performansı JPEG kodlayıcmınkiler ile karşılaştırılmıştır. Bölüm 5 de dalgacık tabanlı sıkıştırmanın sonuçlan tartışılmıştır. EK A da ise dalgacık tabanlı kodlayıcının kaynak kodu bulunmaktadır. EK B de ise dalgacıkların performansını gösteren bir liste bulunmaktadır.. ıx
Özet (Çeviri)
BIOMEDICAL IMAGE COMPRESSION USING WAVELET TRANSFORM SUMMARY This thesis discusses the theory of wavelets and its application to image coding. In chapter 2 a review of image compression techniques is presented. The fundamental concepts of source coding theory, namely entropy, rate-distortion and distortion measures, were reviewed as applied to image compression. Next some lossless coding techniques such as Huffman, arithmetic and run-length coding are reviwed. This is followed by a review of lossy compression techniques such as predictive, transform, subband, vector quantization and fractal coding. Finally JPEG standart for still image compression is presented. In chapter 3, the theory and implementation of wavelets is reviewed. First the wavelet theory is presented from the perspective of short time Fourier transform. Then wavelets are related with multiresolution analysis. Then discrete wavelet transform and its implementation are presented. Then two important properties of wavelets, namely regularity and vanishing moments are discussed. Finally 1-D wavelet transform is extended to 2-D case. In chapter 4 a wavelet based image coder is described. A simple wavelet based image coder is designed. Blocks of the wavelet coder are detailed. Then Choice of the wavelets is discussed using Daubechies, Symlett, Coiflet and Biorthogonal. Wavelet families. Then some biomedical images, a MR, a mamogram, an ultrasonic, and Lena image are compressed this wavelet coder. The performance of the wavelet based coder are compared with those of JPEG coder. In chapter 5 results of the wavelet based compression are concluded. Appendix A is provided source code of the wavelet based coder. Appendix B is provided table of performance list of wavelets.
Benzer Tezler
- Biyomedikal görüntülerin sınıflandırılması için yeni bir evrişimli sinir ağı mimarisi
A novel convolutional neural network architecture for classification of biomedical images
ÖZNUR ÖZALTIN
Doktora
Türkçe
2023
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURTAZA ÖZGÜR YENİAY
DR. ORHAN ÇOŞKUN
- Nöropazarlama uygulamaları için EEG sinyallerinin analizi ile beğeni durum tespiti
Recognition of preferences with analysis of EEG signals for neuromarketing applications
BURAK CEYLAN
Doktora
Türkçe
2024
Biyomühendislikİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FIRAT KAÇAR
PROF. DR. AYDIN AKAN
- Meme kanserinin tespiti ve sınıflandırılması için geliştirilmiş bilgisayar destekli teşhis sistemi
An improved computer aided detection system for breast cancer detection and classification
ABDULLAH FREIDOON FADHIL FADHIL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiFen Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HUMAR KAHRAMANLI ÖRNEK
- EEG sinyallerinin zaman-frekans gösterimlerinin derin öğrenme ile analizi sonucu alzheimer hastalığının tespiti
Detection of alzheimer disease through deep learning analysis of EEG signals' time-frequency representations
MERAL ASLAN DİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Biyomühendislikİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FIRAT KAÇAR
PROF. DR. AYDIN AKAN
- Image reconstruction with deep learning and applications in MR images
Derin öğrenme ile görüntü geriçatımı ve MR görüntülerinde uygulamaları
AMIR AGHABIGLOU
Doktora
İngilizce
2022
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU