Farklı dalgacık tabanlarında Dirac video kodlayıcı performans analizi
Dirac video encoder performance analysis in bases of different wavelets
- Tez No: 295476
- Danışmanlar: PROF. DR. MELİH PAZARCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Video sıkıştırmanın belki daha önceden hiç taşımadığı kadar çok misyon veönem taşıdığı bir çağda yaşamaktayız. İnternet ve yüksek kaliteli medyateknolojilerinin hızlı gelişimi ile birlikte video kodlama tekniklerindekiiyileştirmelere duyulan ihtiyaç giderek artmaktadır. Dirac video çözücü bu anlamdabu konudaki araştırmacılara yeni gelebilir fakat özelikle açık kaynak kodlarınıkullanıcıya sunması ve lisans ödemeleri gerektirmemesi gibi nitelikleribakımından dikkat çekicidir. H264/MPEG 4 PART-10 AVC video çözücü sayısalplatformda artan ihtiyaçları karşılamak için geliştirilmiş ve üst seviyeniteliklerle donanmış son dönemdeki en iyi video kodlayıcı olarak düşünülse de,Dirac, özellikle düşük bit oranlarında görüntü kalitesindeki performansınınetkileyiciliği, diğer kodlayıcılara kıyasla daha az hesaplama yükü gereksinimi,?basitliği koru? gibi özel ve kullanıcı dostu bir çalışma felsefesiyle işe başlaması vebelki de her şeyden önemlisi herhangi bir lisans ödemesi ödemesi gerektirmemesiaçısından kullanıcıya yepyeni olanaklar getirmektedir.Bu tez, farklı dalgacık tabanlarında QCIF, CIF ve 4CIF giriş test video dizileri içinhem sabit hem de değişken bit oranı ölçümlerini dikkate alarak Dirac videokodlayıcının performansını analiz etmek üzere hazırlanmıştır. Analizler PSNR,SSIM ve sıkıştırma oranı kriterlerine göre değerlendirilmiştir. Ayrıca bu tezde,kodlayıcı ve kod çözücü performansları,çözücü kalite faktörü sabit tutulupçerçeve indeksi üzerinden incelenerek normal şartlarda çözücünün incelenen videoüzerinde ortaya çıkardığı sıkıştırma etkisi göz önüne alınarak en iyi şekildeirdelenmeye çalışılmıştır.
Özet (Çeviri)
We are living in a century that video compression has a more important missionthan it has ever had. With the rapid growth of internet and high-definitionmedia technology, the need for improvement in video encoding techniques hasbeen increasing constantly. The Dirac video codec may be new for researchersin this area in this sense but in the view of its having open source codes andrequiring no licence payments, it is worthy of attention. H264/MPEG 4 Part-10AVC video codec is currently known as the best video codec that has been developedin order to cover the increasing demands of the digital platform and is also equippedwith advanced level skills, however Dirac has brought new means. Especially itsperformance of video quality at low bit rates, reduced computational burdenrelative to other coders, its special and user friendly ?keep it simple? philosophy,and its not requiring ?licence fees? are the most important aspects.This thesis was prepared to analyze the performance of Dirac video codec for QCIFCIF and 4CIF input sequences in basis of different wavelets by considiring CBR andVBR measurements. The analysis were evaluated in terms of PSNR, SSIM andcompression ratio criteria. Furthermore,in this thesis, the performances of encoderand decoder were observed at constant quality and the resulting compression undernormal conditions was considered over frame index.
Benzer Tezler
- Gabor dalgacık dönüşümüne dayalı evrişimli sinir ağlarını kullanarak insan yüzü tanıma sistem
Human face recognition system with convolutional neural network based on gabor wavelet transform
SALIMAH ALI SALIM ALMARAGHNI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT TOKEŞER
- Özellik seçimi, sınıflama ve öngörü uygulamalarına yönelik birliktelik kuralı çıkarımı ve yazılım geliştirilmesi
Association rule extraction for feature selection, classification and prediction applications and software development
MURAT KARABATAK
Doktora
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. MELİH CEVDET İNCE
- Robust facial feature localization in frontal views
Önyüz imgelerinde nirengi noktalarının gürbüz olarak saptanması
OYA ÇELİKTUTAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. BÜLENT SANKUR
- Makine görmesi tabanlı kalite kontrolü için özellik çıkarım yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of new feature extraction method for machine vision based measurement and quality inspection in conveyed objects
BÜŞRA AKARSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KORAY ŞENER PARLAK
- LabVIEW kullanılarak biyoelektriksel işaretlerin zaman frekans analizi
Time frequency analysis of bioelectrical signals using LabVIEW
SEDA GÜZEL AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TURGAY KAYA