Geri Dön

Görüntü sıkıştırma yöntemlerinin etkinliğini arttıran dönüşüm ve bölümlendirme işlemleri

Transformation and segmentation operations on images for increasing the effectiveness of compression methods

  1. Tez No: 318322
  2. Yazar: EMİR ÖZTÜRK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALTAN MESUT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  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: 84

Özet

İki boyutlu durağan görüntülerin sayısal ortamda saklanırken kayıplı veya kayıpsız sıkıştırma yöntemlerinin kullanılmasıyla daha az yer kaplamalarını sağlamak mümkündür. JPEG, JPEG2000 ve JPEG XR gibi kayıplı görüntü sıkıştırma standartları, renk uzayı dönüşümü, uzamsal etki alanından frekans etki alnına dönüşüm, niceleme işlemi ve entropi kodlaması gibi aşamalarının her birinde farklı yaklaşımları temel aldıkları için birbirlerinden farklı hızlarda ve farklı kalite oranlarında sıkıştırma yapmaktadırlar. Bu yöntemler genellikle fotoğraf türündeki karmaşık görüntülerin sıkıştırılması amacıyla kullanılırken, GIF ve PNG gibi kayıpsız görüntü sıkıştırma yöntemleri ise karmaşıklığın daha az olduğu (entropi oranı daha düşük olan) görüntülerde kullanılmaktadırlar. Düşük karmaşıklığa sahip olan görüntülerin kayıplı bir yöntem ile sıkıştırılması hem sıkıştırma oranı olarak kayıpsız yöntemlerin gerisinde kalmakta hem de görüntüdeki bozulma insan gözü tarafından daha kolay algılanabilmektedir. Bu nedenle JPEG2000 standardı kendi bünyesinde kayıpsız bir sıkıştırma yöntemi de barındırmakta ve eğer istenilen sıkıştırma oranına kayıpsız olarak erişebileceğini öngörür ise kayıpsız yöntemi kullanmayı tercih etmektedir.Bu tez çalışmasının amaçlarından birincisi; sayısal görüntülerin farklı bir biçimde saklanması ile kayıpsız olarak daha yüksek oranda sıkıştırılabilmesinin mümkün olup olmadığını araştırmaktır. Tezin diğer bir amacı ise; bir görüntüyü farklı şekillerde bölümlendirerek, bu bölümlerin karmaşıklığına göre kayıplı veya kayıpsız sıkıştırma yapan bir yöntemin tercih edilmesiyle, görüntünün tamamının kayıplı bir yöntem ile sıkıştırılmasına göre daha yüksek sıkıştırma oranına ve/veya daha yüksek görüntü kalitesine (düşük kayıplı) ulaşmaktır.İkinci bölümde durağan dosyaların saklanmasında kullanılan yöntemler yer alırken, üçüncü bölümde tez kapsamında deneylerini yaptığımız farklı dönüşüm ve bölümlendirme işlemlerinin açıklamaları yer almaktadır. Dördüncü bölümde ise bu deneylerden elde ettiğimiz sonuçlar verilmiştir.

Özet (Çeviri)

It is possible to shrink (reduce the size of) two dimensional still images with lossless or lossy compression methods. Standards like (as) JPEG, JPEG2000 and JPEG XR based on different approaches in color-space transform, conversion between the spatial domain and the frequency domain, quantization and entropy encoding. Because of that, they compress images in different size and time. While these methods especially are used to compress photos, methods like GIF and PNG are used in images with low complexity (low entropy rate). Compressing images with low complexity with lossy compression method is both staying behind lossless compression methods and the corruption of image could be detected easily by human eye. Because of that JPEG2000 standard embraces a lossless compression method and if it predicts that lossless compression method can access the desired compression ratio, it prefers to use the lossless method.First aim of this thesis is to investigate whether it is possible to use lossless compression and get higher compression ratios by storing digital images in different ways. Another aim of the thesis is acquiring higher compression rates and/or better visual quality (with low-loss) than compressing the whole image with a lossy compression method with the help of splitting the image with different ways and preferring a lossy or lossless compression method according to complexity of image pieces.The methods of storing still images are given in the second chapter. The third chapter includes explanation of various transform and segmentation methods we made experiments on. The fourth chapter involves the results of the experiments we made.

Benzer Tezler

  1. 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

  2. Subband decomposition and fractal image compression based steganography

    Altbant ayrıştırma ve fraktal imge sıkıştırma tabanlı steganografi

    SUHAD FAKHRI HUSSEIN ALBASRAWI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  3. Video data sıkıştırmada altband kodlama yöntemlerinin incelenmesi

    İnvestigation of subband cooding methods in video data compression

    MEHMET ZÜBEYİR ÜNLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜMTAZ YILMAZ

  4. Derin pekiştirmeli öğrenme yöntemi ile görüntü hash kodlarını oluşturma

    Generating image hash codes with deep reinforcement learning method

    ELİF AKKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURHAN BARAKLI

  5. Deep learning for ınverse problems in ımaging

    Görüntüleme ters problemlerinde derin öğrenme

    HASAN HÜSEYİN KARAOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU