Geri Dön

Dalgacık dönüşümleri ve hiyerarşik ağaçlarda küme bölümleme yöntemi ile görüntü sıkıştırma

Image compression with wavelet transforms and set partitioning in hierarchical trees method

  1. Tez No: 139807
  2. Yazar: GÖKHAN BİLGİN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÜNAL KÜÇÜK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Dalgacıklar, dalgacık dönüşümü, görüntü sıkıştırma, hiyerarşik ağaçlarda küme bölümleme (HAKB), ortogonal dalgacıklar ıx, Wavelets, wavelet transform, image compression, set partitioning in hierarchical trees (SPIHT), orthogonal wavelets
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Haberleşme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

ÖZET Sayısal görüntüler giderek artan bir oranda enformasyon dünyası içindeki payını artırmaktadır. İnternetin gelişimi; daha güçlü, satın alınabilir düzeylerdeki bilgisayarların yaygınlaşması, sayısal kamera, tarayıcı, yazıcı teknolojisindeki giderek artan ilerlemeler sayısal görsel imgelerin daha geniş kullanımına imkan sağlamıştır. Son zamanlarda görüntü verilerinin sıkıştırılması için gelişmiş algoritma çalışmalarına yeniden ilgi uyanmaya başlamıştır.. Sıkıştırma, gerek iletim hızında, gerek bilgilerin verimli bir şekilde depolanması için önemli bir kavramdır. Bu çalışmada; görüntü sıkıştırmak için dalgacık dönüşümü yöntemi seçilmiştir. Herhangi bir dönüşüm kodlama tekniğinin başarısı temel fonksiyonların, işaretin özelliklerini ne kadar iyi temsil edebildiğine bağlıdır. Ayrık dalgacık dönüşümü (ADD) işaretin çokluçözünürlük analizini gerçekleştirir; bu özellikle ortalama ve ayrıntı işaret bölgeleri verimli bir şekilde sunulabilir. Bu sebeplerden dolayı JPEG2000 gibi günümüz görüntü sıkıştırma standartları dalgacık dönüşümünü kullanmaktadır. Dalgacık dönüşümü ile görüntü ortalamalar ve farklar şeklinde alt bantlara ayrıştırılır. Elde edilen ayrıntı alt bantları görüntü enerjisinin yüzde olarak çok az bir bölümünü oluşturan küçük değerli katsayılara sahiptir. Bu küçük değerli katsayıların seçilecek eşik değeri ile sıfır değerine nicemlenmesi görüntüde büyük bir kayba neden olmamaktadır. Bu işlemle oluşturulan görüntü büyük oranda sıfir değerine sahip piksellerden oluşmaktadır. Dalgacık dönüşümünün sağladığı bu özellik hiyerarşik ağaçlarda küme bölümleme algoritmasına temel teşkil etmektedir. Bu algoritmada ayrık dalgacık dönüşümü katsayıları uzamsal yönelimli ağaçlar şeklinde organize edilir. Bu ağaçların oluşturulmasının sebebi birbiriyle yüksek derecede ilişkili olan piksellerin bir küme altında toplanmasıdır. Bu şekildeki küme yapılandırma ile bir seviyedeki katsayı ile diğer seviyedeki benzerlik oranı arttırılmış olur. Seçilen algoritmada da temel amaç birbiriyle yüksek derecede ilişkili olan, sıfir değerli ağaçları tek bir değerle kodlamaktır. Dalgacık dönüşümünün doğasındaki bu özellik sayesinde hiyerarşik ağaçlarda küme bölümleme algoritması ile birlikte görüntülerde yüksek sıkıştırma oranı elde edilmesi amaçlanmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT Digital images are claiming an increasingly larger portion of the information world. The growth of internet, along with more powerful and affordable computers and continuing advances in the technology of digital cameras, scanners and printers has led to the widespread use of digital imagery. Nowadays, there is a renewed interest in improving algorithms for the compression of image data. Compression is important both for the speed of transmission and the efficiency of storage. In this study, wavelet transform is chosen for image compression. The success of any transform coding technique depends on how well the basis functions represent the signal features. The discrete wavelet transform (DWT) performs a multiresolutional analysis of a signal; this enables an efficient representation of averaged and detailed signal regions. For these reasons, recent image compression standards such as JPEG2000 use the wavelet transform. Image is decomposed into subbands of averages and details with wavelet transform. Obtained detail subbands have small valued coefficents that also constitute a small percentage of image energy. If these small valued coefficents are quantized to zero with a chosen threshold, there will be no great loss in the image. The image which is formed with this computation has a big portion of zero valued pixels. This feature provided by wavelet transform is a basis for set partitioning in hierarchical trees algorithm. With this algorithm discrete wavelet transform coefficents are organized in spatial orientation trees. The reason to have formed these trees is gathering all pixels that are highly correlated with each other. With this kind of set structure, the similarity among the coefficents in a set from one level to the next is increased. The main aim in this algorithm is to code the trees with highly correlated, zero valued coefficients with a single code word. With these features in the nature of wavelet transform and set partitioning in hierarchical trees algorithm, it is intended to get high compression ratios in images.

Benzer Tezler

  1. Audio fingerprinting using wavelet transform

    Dalgacık dönüşümleri ile ses parmak izi kontrolü

    EVREN KANALICI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN BİLGİN

  2. Epilepsi hastalığının dalgacık dönüşümleri ve yapay sinir ağları ile tanılanması

    The diagnosis of epilepsy with wavelet transform and artificial neural networks

    EZGİ ÖZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. OZAN KOCADAĞLI

  3. Orta gerilim kablolarında meydana gelen kısmi boşalmaların ileri sinyal işleme teknikleriyle incelenmesi

    Investigation of partial discharges in medium voltage cables with advanced signal processing methods

    FATİH SERTTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH ONUR HOCAOĞLU

  4. Condition monitoring and fault detection for electrical power systems using signal processing and machine learning techniques

    Sı̇nyal ı̇şleme ve makı̇ne öğrenme teknı̇klerı̇ kullanılarak elektrı̇k güç sı̇stemleri ı̇çı̇n durum ı̇zleme ve arıza belirleme

    YASMIN NASSER MOHAMED

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER

  5. Dalgacık dönüşümünün fourier dönüşümü ile karşılaştırılması ve uygulama

    Comparison of wavelet transform and fourier transform and its applications

    ESRA TÜZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KENAN YÜCE ŞANLITÜRK