Development and comparison of transforms for prediction residuals of Markov-process-based intra prediction
Markov-tabanlı resim içi kestirim artıkları için transformların geliştirilmesi ve karşılaştırılması
- Tez No: 368810
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. FATİH KAMIŞLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Intra prediction is an important tool used in modern intra-frame coding. In intra prediction, a block of pixels are predicted from previously reconstructed neighbor pixels of the block by copying the previously reconstructed neighbor pixels of the block along an angular direction inside the block. The prediction residual block is then transformed with the conventional 2-D Discrete Cosine Transform (DCT). Recently, it has been shown that transforming the intra prediction residuals with an Asymmetric Discrete Sine Transform (ADST) along the prediction direction and the well-known DCT along the perpendicular direction improves the compression performance. More recently, a recursive intra prediction algorithm, obtained by modeling image blocks with 2-D Markov processes, is proposed to improve the conventional copyingbased intra prediction methods. In this thesis, we develop transforms for the intra prediction residuals obtained with these new recursive intra prediction algorithms. Using the 2-D Markov process correlations of each intra prediction mode, we obtain the correlations of the prediction residuals, and numerically compute Karhunen Loeve Transforms (KLT) for each intra prediction mode. We present compression results to compare the derived transforms with the conventional 2-D DCT and the hybrid ADST/DCT within the H.264 reference software.
Özet (Çeviri)
Modern resim içi imge kodlamada resim içi kestirim önemli bir araçtır. Resim içi kestirimde, bir piksel blogu aynı bloktaki daha önce kodlanmıs komsu piksellerden açısal bir yönde kopyalanarak kestirilir. Daha sonra, kestirim artıkları klasik Ayrık Kosinüs Transformu ile dönüstürülür. Son yıllarda, resim içi kestirim artıklarını kestirim yönünde Asimetrik Ayrık Sinüs Transformu ile kestirime dik yönde ise ayrık kosinüs dönüsümü ile kodlamanın sıkıstırma performansını artırdıgı görülmüstür. Çok yakın geçmiste, imge bloklarını 2 boyutlu Markov tabanlı süreçle modelleyen bir özyinelemeli resim içi kestirim algoritması klasik kopyalama tabanlı resim içi kestirim yerine sıkıstırma performansını artırmak amacıyla önerilmistir. Bu tezde, yeni özyinelemeli resim içi kestirim yöntemi kullanıldıgı zaman olusan resim içi kestirim artıklarını dönüstürmek için transformlar gelistirilmistir. 2 boyutlu Markov süreç korelasyonlarını her bir resim içi kestirim modu için kullanarak, resim içi kestirim artıkları arasındaki korelasyon elde edilmistir ve her bir mod için nümerik olarak Karhunen Loeve Transformları hesaplanmıstır. Yeni türetilmis transformlar ile 2 boyutlu Ayrık Kosinüs Transformu ve hibrid Asimmetrik Ayrık Sinüs Transform/Ayrık Kosinüs Transform performans karsılastırılmaları sonuç olarak sunulmaktadır.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme modelleri kullanarak yazma alanında özgül öğrenme güçlüklerinin erken teşhisi
Early diagnosis of specific learning difficulties in writing using deep learning models
NEŞE ÖZKUM
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK
- Beyin tümörü segmentasyonu için yeni bir üç boyutlu U-Net tabanlı derin öğrenme mimarisi
A novel three-dimensional U-Net based deep learning architecture for brain tumor segmentation
AYŞE BAŞTUĞ KOÇ
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
- Parmakizi görüntülerinin model tabanlı yaklaşımla sıkıştırılması
Başlık çevirisi yok
İLKER ERSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. GÖKMEN MUHİTTİN
- Deep learning-based building segmentation using high-resolution aerial images
Yüksek çözünürlüklü hava görüntüleri kullanarak derin öğrenme temelli bina bölütlemesi
BATUHAN SARITÜRK
Doktora
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Minimum mass design and finite element validation of isogrid and orthogrid stiffened cylindrical structures
Isogrid ve orthogrid ile güçlendirilmiş silindirik yapıların minimum kütle tasarımı ve sonlu elemanlar ile doğrulaması
HAKAN ATKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATAKAN ALTINKAYNAK