Geri Dön

Görüntü işlemede kullanılan DCT-DWT yöntemlerinin karşılaştırılması ve bu yöntemlerin incelenmesi için test görüntülerinin oluşturulması

Comparison of DCT-DWT methods used for image processing and consitution of test patterns in order to investigate this methods

  1. Tez No: 127218
  2. Yazar: ÇETİN KURNAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÇİNGİZ A. EFENDİYEV
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Cosinüs Dönüşümü, Walsh Dönüşümü, Test Görüntüsü, Piksel Bloklarına Ayırma, Görüntü işleme, Görüntü sıkıştırma, Kosinüs dönüşümü, Cosine Transform, Walsh Transform, Pixelization, Test Pattern, Image processing, Image compression, Walsh transformation
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

GÖRÜNTÜ İŞLEMEDE KULLANILAN DCT-DWT YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI VE BU YÖNTEMLERİN İNCELENMESİ İÇİN TEST GÖRÜNTÜLERİNİN OLUŞTURULMASI ÖZET Sayısal sistemler,analog sistemlere göre çok büyük derecede kaliteli ve hatasız iletişim yapılmasına olanak verdiklerinden sayısal sistemlere olan talep günden güne artmaktadır. Sayısal sistemlerle kaliteli ve hatasız iletişim sağlanırken, bu sistemler çok büyük oranda veri iletim hızı ve geniş frekans bandı talep etmektedirler. Yüksek veri iletim hızım azaltmak ve geniş frekans bandım daraltmak için band sıkıştırma işlemleri yapılır. Böylece istenilen band genişliği ve iletim hızı sağlanmış olur. Bu çalışma, görüntü sıkıştırma tekniklerinden DCT (Discrete Cosine Transform-Ayrık Cosinüs Dönüşümü ) ve DWT ( Discrete Walsh Transform- Ayrık Walsh Dönüşümü ) 'nin karşılaştın İmasının yapıldığı bir projedir. Çalışma iki kısma ayrılabilir. Çalışmanın ilk kısmanda, DCT ve DWT tekniklerini karşılaştırmak için sıradan görüntüler kullanılmıştır. Borland Delphi Programlama dilinde yazılmış programa işlenecek görüntü yüklenir. Daha sonraki aşamada girilen boyut, ihmal, üst değerlerine bağlı olarak görüntü işlenmektedir. Görüntü her iki yöntemle de işlendikten sonra iki dönüşüm arasındaki faklar görülebilmektedir. Fakat iki dönüşüm arasındaki büyük farklar, görüntünün keskin parlaklık veya renk değişimine sahip bölgelerinde görülür. İki dönüşüm arasındaki farkın daha da fark edilir şekilde görülmesi için boyut ve ihmal değerlerini büyük seçmek gerekmektedir. Bu durumda ise görüntü kalitesi bozulacaktır. Çalışmanın ikinci kısmında ise, DCT ve DWT tekniklerim karşılaştırmak için özel test görüntüleri oluşturulmuştur. Oluşturulan test görüntülerinde keskin geçişe sahip elemanların olması tercih edilmiştir. Test görüntüsündeki keskin geçişlerde DCT ve DWT 'de olan bozulmalar hem görsel olarak hem de sayısal olarak değerlendirilir. Çalışma sonucunda DCT ve DWT teknikleri günlük görüntüler ve özel test görüntüleri kullanılarak karşılaştırılmış ve hangi yöntemin en güzel sonuç verdiği bulunmaya çalışılmıştır.

Özet (Çeviri)

n COMPARISON OF DCT - DWT METHODS USED FOR IMAGE PROCESSING AND CONSTITUTION OF TEST PATTERNS IN ORDER TO INVESTIGATE THIS METHODS ABSTRACT Because of the feet that digital systems have better quality and more faultless communication than analog systems, demand on digital systems has been increasing Digital systems prefer quality and faultless communication, however they require high data transmission velocity and wide frequency band. Hence, data compression is used to reduce high data transmission velocity and to narrow the wide frequency band in order to obtain the desired frequency band and the desired data transmission velocity. In this study a compression of DCT(Discrete Cosine Transform) -DWT ( Discrete Walsh Transform ) techniques has been divided in two parts. In the first part, ordinary images have been used in order to compare DCT and DWT techniques. At first, the image is loaded into the programme written in Borland Delphi programming language. Then Dimension, Negligence and Power values have been entered and image has been processed. After this steps the differences can be seen. The great fifferences can be seen at the region of sharp brightnessn and sharp colour of the images. If big differences is desired, big Dimension and big Negligence values should be chosen. But in this situation image quality will be distorted. In the second part, special test patterns have been constituted in order to compare DCT and DWT. The component of the test patterns heve sharp crossing. After DCT- DWT transforms sharp crossing in the test pattern heve been assesed digitally and visually. In conclusion, both ordinary and test patterns have been assesed by using DCT -DWT transforms and which transform is the best has been investigated.

Benzer Tezler

  1. Medical image compression based on vector quantization and discrete wavelet transform

    Vektör kuantizasyonu ve ayrık dalgacık dönüşümüne dayalı tıbbi görüntü sıkıştırma

    AZHAR ABDULHASAN MUHAMMED ALI AJAM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ZENGİN

  2. Binary image watermarking on audio signal using wavelet transform

    Dalgacık dönüşümü kullanarak ses sinyalinde iki bileşenli görüntü damgalama (filigran basma)

    RAKAN SAADALLAH RASHID

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilim ve TeknolojiÇankaya Üniversitesi

    Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. ABDÜL KADİR GÖRÜR

    YRD. DOÇ. DR. JAFAR R. MOHAMMED

  3. Hava hedeflerinin yüksek çözünürlüklü menzil profili verilerinden makina/derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    Classification of aerial targets from high resolution range profile data using deep/machine learning methods

    SEDAT TÜRE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELÇUK PAKER

  4. Esnek resim damgalama: Blok tabanlı damgalama analizi, vektör damgası kullanımı ve doğrulama damgalamasının geliştirilmesi

    Resilient image watermarking: Block-based image watermarking analysis, using vector image as watermark and improving authentication purpose watermarking

    AHMET ŞENOL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYRİ SEVER

  5. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK