Adaptive tree structured segmentation and dct with variable region of support for low bitrate video coding
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 65074
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET BÜLENT SANKUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Video kodlama, Video coding
- Yıl: 1997
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
KISA ÖZET Günümüzde, blok tabanlı karma öngörülü dönüşüm ile video sıkıştırma yöntemlerinin düşük veri iletim hızlarında iyi çalışmadıkları bilinmektedir. Bu yöntemler iyi imge kalitesi sağlamasına rağmen, blok hatalarına ve devinim düzensizliklerine sebep olmaktadırlar. Bu çalışmada, değişken şekilli DCT kullanan uyumlu bölütleme yöntemi ile, düşük veri iletim hızlarında çalışabilecek bir video sıkıştırma yöntemi geliştirilip uygulandı. Buradaki değişken şekil yapısı yukarıda sözü geçen problemleri giderebilmek için seçildi. Bu sebeple, bu çalışmada dört aşamadan oluşan yeni bir yöntem sunulmaktadır: İlk olarak imge içindeki nesnelerin belirlenmesi için, ağaç yapısına sahip uyumlu bir bölütleme yöntemi kullanıldı. Daha sonra her nesne değişken şekilli DCT yardımıyla dönüşüm kodlandı. Ortaya çıkan DCT katsayıları nicemlenerek entropi kodlandı. Son olarak video sıkıştırma için öteleme ile bölüt tabanlı bir devinim kestirimi tasarlandı. Dizge ilk olarak duruk imgelerde denendi ve daha sonra video kodlamaya aktarıldı. Sonuçlar sunuldu ve tartışıldı.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT It is well known that block based hybrid predictive transform coding methods do not work well at low bitrates. Although they show good image quality, they suffer from well known block artifacts and motion jerkiness. In this thesis, an adaptive segmentation based low bitrate video coding approach using DCT with variable region of support is implemented. The variable shape structure of the proposed system is designed to tackle with the aforementioned problems. For this purpose, a novel method is presented in four stages: First an adaptive tree structured segmentation method is used to localize the objects in the scene. Later each object is transform coded via DCT with variable region of support. Resulting DCT coefficients are quantized and entropy coded in order to improve the performance. Finally a translational segmentation based motion estimation method is designed for video compression. The system is first tested on still images and further extended to video coding. The results are presented and discussed.
Benzer Tezler
- Multipath querying of hierarchically tree structured document databases in vector spaces
Vektör uzayında sıradüzensel ağaç yapısı ile düzenlenmiş metin veri tabanlarının çoklu yollar üzerinden sorgulanması
UĞUR AYAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET GÜRGEN
YRD. DOÇ. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Düşük hesaplama maliyetine sahip miyopik olmayan adaptif örnekleme ve çevresel izleme için Monte Carlo arama ağacı ve dallanma sınırlama yöntemlerinin uygulanması
Application of Monte Carlo tree search and branch-and-bound methods for non-myopic adaptive sampling and environmental monitoring with low computational cost
PERİHAN KARAKÖSE
Doktora
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAFER BAL
DR. ÖĞR. ÜYESİ HARUN YETKİN
- Designing for people with anxiety: Supporting information acquisition, interpretation, and use through toolkit design
Anksiyete ile yaşayan bireyler için tasarım: Bilgi edinme, yorumlama ve kullanım süreçlerinin araç kiti tasarımı yoluyla desteklenmesi
YAĞMUR MERVE ARIK ÖZGÜRLÜK
Doktora
İngilizce
2026
Endüstri Ürünleri TasarımıOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstriyel Tasarım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAHAR ŞENER PEDGLEY
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile yangın verilerinin analizi ve sınıflandırılması
Analysis and classification of fire data using machine learning methods
ZEYNEP NAZLI ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İlk ve Acil YardımSakarya ÜniversitesiAfet Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEYTULLAH EREN
- Transformer tabanlı öznitelik bütünleştirme ile eksik veriye dayanıklı tahminsel model geliştirilmesi
Development of a predictive model robust to missing data via transformer-based feature integration
DUYGU BAYRAK GÜMÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED KOTAN