Geri Dön

Veri sıkıştırmada yeni yöntemler

New methods on data compression

  1. Tez No: 183894
  2. Yazar: ALTAN MESUT
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. AYDIN CARUS
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Veri sıkıştırma, Olasılık tabanlı kodlama, Sözlük tabanlıkodlama, Huffman kodlaması, LZ77, LZW, JPEG, MPEG, AAC, AVC, Data Compression, Probability based coding, Dictionary basedcoding, Huffman coding, LZ77, LZW, JPEG, MPEG, AAC, AVC
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Trakya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 167

Özet

iÖZETBu tezin amacı, günümüzde yaygın olarak kullanılmakta olan kayıplı ve kayıpsızveri sıkıştırma yöntemlerinin incelenmesi, eskiden geliştirilmiş olan yöntemler ile yakınzamanda geliştirilmiş olan yöntemler arasındaki farklılıkların belirlenmesi ve yeniyöntemlerin kendisinden önceki yöntemleri ne yönde geliştirdiğinin araştırılmasıdır.Tezde yapılan diğer bir çalışma ise, var olan sözlük tabanlı yöntemlere alternatifolabilecek yeni bir yöntemin geliştirilmesi üzerine olmuştur.Kayıplı ve kayıpsız veri sıkıştırma yöntemleri, çalışma biçimlerine ve uygulamaalanlarına göre sınıflandırılarak farklı bölümlerde anlatılmışlardır. Tezin ikinci veüçüncü bölümlerinde olasılık tabanlı kayıpsız sıkıştırma ve sözlük tabanlı kayıpsızsıkıştırma yöntemleri anlatılmış, üçüncü bölümün sonunda kendi geliştirdiğimizyaklaşım da dâhil olmak üzere tüm kayıpsız sıkıştırma yöntemleri, sıkıştırma testinetâbi tutularak karşılaştırılmıştır.Ses, görüntü ve hareketli görüntü sıkıştırma yöntemleri, sırasıyla tezin dördüncü,beşinci ve altıncı bölümlerinde açıklanmışlardır. Bu yöntemlerin özellikle kayıplıolanları birçok sıkıştırma algoritmasının bir arada kullanılması ile oluşturulmuşkarmaşık tekniklerdir. Bu yöntemler açıklanırken detaya girilmeden, yöntemin işleyişiile ilgili genel bilgi verilmiştir. Her bölümün sonunda, hangi yöntemlerin hangi tipveriler üzerinde daha etkili olduğunun gösterilmesi amacıyla gerçekleştirdiğimizkarşılaştırma sonuçları yer almaktadır. Beşinci bölümde yer alan kayıpsız görüntüsıkıştırma yöntemlerinin karşılaştırılmasına geliştirdiğimiz algoritma da dâhil edilmiş vekarmaşıklığı az olan görüntü dosyalarında iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.2006, 156 sayfa

Özet (Çeviri)

iiABSTRACTThe purpose of this thesis is to study lossy and lossless data compressionmethods which are widely used today, determine differences between formerlydeveloped methods and recently developed methods and research how new methodsenhance former ones. Another work in this thesis is to develop a new dictionary basedmethod, which can be an alternative to current dictionary base methods.Lossy and lossless data compression methods are classified according to theirworking types and application areas and described in different sections. In second andthird chapters, probability-based lossless compression and dictionary-based losslesscompression methods are explained. All of these lossless compression methods,including our new approach, are compared with a compression test at the end of thethird chapter.Audio, image and video compression methods are explained in fourth, fifth andsixth chapters respectively. Most of these methods, especially lossy ones, are complextechniques which are formed with many compression algorithms used together. Thesemethods are not described in detail, only some general information about them is given.At the end of each chapter, the comparison results are given to show which methods aremore effective on which type of data. Our compression algorithm is also included to thecomparison of lossless image compression methods in the fifth chapter, and it is seenthat it performs well in low complexity images.2006, 156 pages

Benzer Tezler

  1. Brain-inspired cortical-coding algorithm for multimedia processing

    Multimedya işlemek için beyinden esinlenilmiş kortikal kodlama algoritması

    AHMET EMİN ÜNAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  2. Tekrarlı sıkıştırmada frekans katsayılarının varyansı temelli dayanıklı veri gizleme yöntemi

    Robust data hiding method based on the variance of frequency coefficients in repetitive compression

    ABDIWAHAB MOHAMED ABDIRASHID

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERDAR SOLAK

  3. Bulanık mantık temelli bölütleme ile görüntü kodlama (görüntü sıkıştırma) yöntemlerinin geliştirilmesi

    The Development of image compression techniques using fuzzy image segmentation

    METİN KAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAMDİ ATMACA

  4. Image compression based on centipede model

    Kırkayak modeline dayalı görüntü sıkıştırma

    BİNNUR KURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  5. 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 ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ZENGİN