Image data compression using counterpropagation network
Karşıakım nöron ağı ile görüntü veri sıkıştırılması
- Tez No: 23378
- Danışmanlar: PROF. DR. NEŞE YALABIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Image Data Compression, Neural Network, Counterpropagation, Vector Quantization
- Yıl: 1992
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 186
Özet
Karşıakım nöron ağları kullanılarak görüntü veri sıkıştırması yapan bir vektör sayısallaştırıcı sistem geliştirilmiştir. Görüntülerin sıkıştırılması ve geri alınması aynı sistem tarafından yapılmaktadır. Giriş vektörleri, durağan gri seviyeli görüntülerden kare şeklinde altgörüntüler olarak alınır. Altgörüntüler en yakın kodvektörüne kodlanır. Kodvektörler, öğrenme fazından sonra, sistemin yarışmacı seviyesinin ağırlıkları tarafından belirlenir. Sistem paralel işleme çok uygundur. VLSI (Çok Büyük Ölçekli Tümleme) teknolojisi kullanılarak, gerçek zamanda işlem elde edilebilir. Sistem 256 aydınlık seviyeli, 256 x 256 pixel boyutundaki görüntüler için eğitilmiş ve test edilmiştir. Sistem performansı ortanca kare hata ve tepe sinyal gürültü oranı kriterleri ile değerlendirilmiştir. Sonuçlar genelolarak nöron ağları kullanan yöntemlerle beraber, LBG yöntemi gibi klasik bazi yöntemlerden daha iyi bulunmuştur. Anahtar kelimeler : Görüntü Veri Sıkıştırılması, Nöron 'Ağları, Karşı Akım, Vektör sayısallaştırıcı.
Özet (Çeviri)
An adaptive vector quantizer system has been implemented for image data compression using Counterpropagation neural network model. The compression and decompression of images is performed by the same system. Input vectors are taken as square subimage blocks of several sizes from stili grayscale images. The subimages are coded to the nearest codevector using the Euclidian distance measure. Codevectors are determined by the competitive layer weights of the system after the training phase. The system is very suitable for parallel operation. Using VLSI technology, real time operation can be achieved. The system was trained and tested on several monochrome imagesof size 256 by 256 with 256 gray levels. The performance of the system has been evaluated using Mean Square Error (MSE) and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) criteria. The results are found to be generally better than other compression systems using neural networks, and from some other techniques such as LBG algorithm.
Benzer Tezler
- İmage data compression using subband coding technique
Başlık çevirisi yok
MURAT KURU
Yüksek Lisans
İngilizce
1990
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELEK D. YÜCEL
- Image data compression using adaptive transform coding techniques
Uyarlamalı dönüşüm kodlama teknikleri kullanarak görüntü bilgisinin sıkıştırılması
ORHAN ÖCAL
Yüksek Lisans
İngilizce
1991
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MELEK D. YÜCEL
- Image data compression using spetial techniques
Uzaysal yöntem kullanarak görüntü verisi sıkıştırması
AKIN TÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
1993
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELEK D. YÜCEL
- Image data compression using different lattice filters and the comparison of their performances
Başlık çevirisi yok
NAGİHAN TÜLÜ ONUK
Yüksek Lisans
İngilizce
1993
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞIN ERTÜZÜN (BAYLAN)
- Monochrome image data compression using BTC and DCT coding techniques
Başlık çevirisi yok
AYKUT BULTAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1989
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. MELEK D. YÜCEL