Geri Dön

Meteorological satellite image data compression

Meteorolojik uydu görüntülerinin sıkıştırılması

  1. Tez No: 35650
  2. Yazar: BİRCAN SARIKAYA
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. FARUK TOKDEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Meteorolojik Uydu Görüntüleri, JPEG, Kayıpsız Görüntü Sıkıştırma, Kayıplı Görüntü Sıkıştırma, Sıkıştırılmış Görüntüleri Açma, Görüntü sıkıştırma, Meteorolojik uydular, Meteorological Satellite Images, JPEG, Lossless Image Compression, Lossy Image Compression, Image Decompression, Image compression, Meteorological satellite
  7. Yıl: 1994
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tezde, JPEG standardına dayak görüntü sıkıştırma ve açma algoritmaları gerçekleştirilmiş ve gri tonlu meteorolojik uydu görüntüleri üzerinde uygulanmıştır. Kayıpsız ve kayıplı sıkıştırma algoritmalarının her ikisi de gerçekleştirilmiş ve uydu görüntüleri üzerinde denenmiştir. Kayıpsız sıkıştırma, tahmine dayalı bir kodlama tekniği, kayıplı sıkıştırma da Kesikli Kosinüs Dönüşümünü (KKD) kullanan sıralı bir kodlama tekniği kullanır. Her bir görüntü elemanı 6 bit ile ifade edilir, böylece görüntüler grinin 64 tonundan oluşur. Kayıpsız sıkıştırmada entropi kodlama yöntemi olarak Huffman kodlama yöntemi kullanılmıştır. Kayıplı sıkıştırmanın son aşamasında run-length Huffman kodlama yöntemi kullanılmıştır. Gerçekleştirilen algoritmalar termal kızıl-ötesi, görünür ve su buharı görüntüleri üzerinde denenmiştir. Kayıplı sıkıştırma yönteminin görüntülerde meydana getirdiği bozulmayı ölçmek için ortalama orta-kare-hata ve tepeden tepeye sinyal-gürültü oram kriterleri kullanılmıştır. Görüntü kalitesi meteoroloji uzmanları için önemli olduğundan bozulmuş görüntülermeteoroloji uzmanları tarafindan derecelendirilmiştir. Görüntüler üzerindeki denemeler kayıpsız sıkıştırma yönteminin klasik veri sıkıştırma yöntemlerinden, Huffman vb., daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir. Kayıplı sıkıştırmadaki sıkıştırma oram ve görüntü kalitesi KKD katsayılarını basamaklandırmada kullanılan tabloya bağlıdır. Sıkıştırma oram arttıkça görüntüdeki bozulma da artmaktadır.

Özet (Çeviri)

In this study, the compression and decompression algorithms based on JPEG (Joint Photographic Experts Group) standard are implemented and applied to the grayscale meteorological satellite images. Both lossless and lossy modes of compression have been implemented and tested on the satellite images. Lossless mode compression uses a predictive coding technique and lossy mode compression uses a Discrete Cosine Transform (DCT) based sequential coding technique. Each image sample (picture element) is represented by 6 bits, thus the images have 64 gray-levels. In the lossless mode compression Huffman coding method is used as an entropy coding method. Run-length Huffman coding is used at the last stage of the lossy mode compression. The algorithms are tested on three types of satellite images: visible, infra-red and water-vapour images. The average mean-squared-error (MSE) and peak-to-peak signal-to-noise ratio (PSNR) criteria have been used to measure the distortion caused by the lossy mode compression. Because the quality of the reconstructed image is important for meteorological experts, a 111subjective rating of the reconstructed images is done by them. It has been observed that predictive lossless compression achieves higher compression ratios than the classical data compression techniques such as Huffman coding. The compression ratio for the lossy mode compression depends on the quantization table used to quantize DCT coefficients. As compression ratio increases the distortion also increases.

Benzer Tezler

  1. Dalgacık dönüşümü kullanılarak zirai-meteorolojik verilerin hata teşhis ve tamiri

    Fault diagnosis and repair of agricultural meteorological data using wavelet transform

    NİGAR TUĞBAGÜL ALTAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. B. BERK ÜSTÜNDAĞ

  2. Uydu görüntüleri kullanılarak dünya genelindeki astronomik gözlemevlerinin atmosferinin istatistiksel analizi

    Statistical analysis of the atmosphere of astronomic observatories using satellite images

    ZÜHAL KURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    CoğrafyaÇukurova Üniversitesi

    Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NAZIM AKSAKER

  3. Uydu görüntüleri, meteorolojik veriler ve kamera fotoğrafları ile pamuk ve mısır bitkileri için rekolte tahmin modeli tasarımı: Şanlıurfa örneği

    Crop yield estimation model design for cotton and maize crops using satellite imagery, meteorological data and camera photographs: Şanlıurfa case study

    UĞUR ALGANCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ

  4. Yüksek çözünürlüklü uydu verileri ve sayısal arazi modeli entegrasyonu ile Tokat karar destek sisteminin kurulması

    Establishment of Tokat decision supportsystem by integration of high resolution satellite images and digital elevation model

    TEKİN SUSAM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET AÇLAR

    DOÇ. DR. HÜLYA YILDIRIM

  5. Samsun üzerinde meydana gelen yağmur miktarının uydu verileri yardımıyla tahmini

    Başlık çevirisi yok

    YÜKSEL MALKOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Su ÜrünleriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Balıkçılık Teknolojisi Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. H. FEHMİ DURUKANOĞLU