Image compression using artifical neural networks
Yapay sinir ağları kullanılarak görüntü sıkıştırma
- Tez No: 168285
- Danışmanlar: DOÇ.DR. TÜLAY YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
V ÖZET YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANARAK GÖRÜNTÜ SIKIŞTIRMA Teknolojik uygulamalarda veri iletimi ve depolaması giderek yaygın bir önem kazanmaktadır. Hergün ihtiyacımız olan veri miktarı artmaktadır. Gözle görülür olan bu artış,“sıkıştırma”kavramım daha gerekli hale getirmektedir. Her türlü uzman ve gelişmiş sistemleri kullanarak ve bunları matematik bilimiyle birleştirerek, dünya genelinde pek çok araştırmacı bu alana odaklanmaktadır. Bu tez çalışması, renkli görüntülerin sıkıştırılması için karma bir teknik arayışına örnek oluşturmaktadır. Bu tezde hem Dalgacık Dönüşümü hem de Yapay Sinir Ağlan birlikte kullanılmıştır. Bu birliktelik her iki tekniğin verimli ve etkili yanlarım yansıtmaktadır. Ayrık dalgacık ayrıştırması ve kendini uyarlayan ağ yapısı, yeni sıkıştırma algoritmasını oluşturan temel elemanlardır. Ayrıştırma işlemiyle görüntü içerisindeki nokta bilgisi elde edilmiş ve bu bilginin gerekli olmayan (însan Görme Sistemi üzerinde fark edilebilir etki yaratmayan) kısmı kendini organize eden ağ yapısı ile indirgenmiştir. Bunlara ek olarak Skaler Kuantalama ve Huffman Entropi Kodlaması işlemleri ile fazlalık olan kodlama bilgisi elenmiş, böylece renkli görüntüyü temsil eden en az miktardaki veri elde edilmiştir. Sıkıştırma değerleri (hem sıkıştırma oram Bit/pixel hem de Tepe İşaretinin Gürültüye Oram) diğer geleneksel sıkıştırma tekniklerininkilerle (JPEG ve Dalgacık Dönüşüm temelli) karşılaştırıldığında, görülmüştür ki bu algoritma ile diğerleri arasında ciddi bir olumsuz performans farkı olmamıştır. Tam tersine» yüksek Bit/pixel değerlerinde, bazı test görüntülerinde, diğer algoritmalarınkine göre daha yüksek sıkıştırma performansları bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT IMAGE COMPRESSION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Data transmission and storage are getting a widespread importance in technological applications. Everyday the data amount we need are increasing. This indispensible increase is making the“compression”concept more necessary. Using every kind of innonative or expert systems and combining them with mathematics science, many researchers have focused on this area. This thesis study is an example to seek new hybrid technique for compressing color images. In this thesis, both Wavelet Transform and Artificial Neural Networks are combined. This combination are reflecting the efficient and effective sides of both techniques. Discrete Wavelet Decompositon and Self-Organizing Feature Map network are the main elements producing the new compression algorithm. By decomposition process, the pixel information of an image is obtained and the redundant (which has not a realizable effect on Human Visual System) part of this information are reduced by the Self-Orginizing Map structure. In addition of them, Uniform Scalar Quantization and Huffman Entropy Coding have eliminated the coding redundancy, so mat minimum amount of data representing an color image is obtained. When the compression values (both compression ratios-Bit/pixel and Peak Signal to Noise Ratios-PSNR) are compared to available and conventional compression techniques (JPEG and Wavelet based algorithms), it is concluded that there is no crucial negative perforamance difference between this algorithm and those conventional techniques. On the contrary, for higher Bit/pixel values, some of the test images are compressed with higher PSNR values by this algortihm.
Benzer Tezler
- GMDH yapay nöral ağ temelli resim sıkıştırma
Başlık çevirisi yok
BEKİR SAMİ TEZEKİCİ
Doktora
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KENAN DANIŞMAN
- Geriyansımalı yapay sinir ağının görüntü sıkıştırmada kullanılması
Image compression by backpropagation algorithm
MUSTAFA TOSUN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDumlupınar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. M. ALİ EBEOĞLU
- Application of artificial neural networks to digital image compression
Yapay sinir ağlarının dijital görüntü sıkıştırılmasında kullanımı
MÜJDAT AYBAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiY.DOÇ.DR. YAVUZ ŞENOL
- Çok tabakalı (MLP) yapay sinir ağı ile görüntü işleme ve görüntü sıkıştırma
Image processing and image compression by multilayer perceptron (MLP) neural network
ALİ BAHADIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BEKİR SAMİ TEZEKİCİ
- Veri madenciliği ve demetleme
Data mining and clustering
AHMET CÜNEYD TANTUĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EŞREF ADALI
- Biyomedikal işaretlerin Markov rastgele alanları kullanılarak işlenmesi
Biomedical signal processing using Markov random fields
NİYAZİ KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Tıbbi Biyolojiİstanbul ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN NURİ UÇAN