Geri Dön

Lossless image compression on astronomical images with polynomial curve fitting and linear machine learning models

Polinomik eğri uydurma ve lineer makine öğrenme modelleri ile astronomik görüntülerde kayıpsız görüntü sıkıştırma

  1. Tez No: 653901
  2. Yazar: MEHMET FATİH KARADENİZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HADİ HAKAN MARAŞ
  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: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çankaya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 49

Özet

Bu tezde, astronomik görüntüler için Zlib algoritmasının iyileştirilmesi ile elde edilen kayıpsız bir görüntü sıkıştırma algoritması öneriyoruz. Metodumuz, verilen verilere en küçük hata ile en iyi uyan yaklaşık fonksiyon sağlayan polinom eğri uydurmaya dayanmaktadır. Algoritma görüntüyü alt bloklara ayırır, daha sonra polinom katsayılarını ve yaklaşık polinom değerleri ile gerçek piksel değerlerini kullanarak elde edilen hatayı Zlib metodunu kullanarak sıkıştırır. Daha sonra yöntem, Zlib yardımıyla her blok için herhangi bir kayıp olmadan görüntü verilerini yeniden yapılandırır. Hataların (piksel değerleri ve polinom değerleri arasındaki fark) sıkıştırılmasının nedeni, astronomik görüntülerin çoğunun polinom eğrisi uydurma uygulandığında tekrarlanan fark değerlerine sahip olmasıdır. Önerilen yöntemimizi astronomik bir görüntü veri setinde Zlib ile karşılaştırdığımızda, yöntemimizin sıkıştırma oranının Zlib'in sıkıştırma oranından daha iyi olduğunu gözlemledik. Ayrıca, lineer modellerinin yardımıyla yöntemimizi geliştirdik ve böylece hem daha önce geliştirdiğimiz yöntemden hem de Zlib'den daha iyi kayıpsız sıkıştırma oranı elde ettik.

Özet (Çeviri)

In this thesis, we propose a lossless image compression algorithm, which is an improvement of Zlib algorithm, for astronomical images. Our method is based on polynomial curve fitting that provides approximate function which fits best to the given data with the possible smallest error. The algorithm divides image into sub- blocks, then compresses the coefficients of polynomials and the error, which is obtained by using approximate polynomial values and real pixel values, applying Zlib. Then, the method reconstructs image data without any loss for each block with the help of Zlib. The reason why the errors (difference between pixel values and polynomial values) are compressed is that most of the astronomical images have repeated difference values when polynomial curve fitting is applied to them. When we compared our proposed method with Zlib on an astronomical image data set, we observed that our method's compression ratio is better than Zlib's compression ratio. Furthermore, we improved our method and thus acquired better lossless compression ratio than both our previously developed method and Zlib with the help of linear models.

Benzer Tezler

  1. Meteorological satellite image data compression

    Meteorolojik uydu görüntülerinin sıkıştırılması

    BİRCAN SARIKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. FARUK TOKDEMİR

  2. Veri sıkıştırmada yeni yöntemler

    New methods on data compression

    ALTAN MESUT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. AYDIN CARUS

  3. A pixel-by-pixel learned lossless image compression methodwith parallel decoding

    Paralel kod çözme ile piksel-piksel öğrenilmiş kayıpsız görüntü sıkıştırma yöntemi

    SİNEM GÜMÜŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH KAMIŞLI

  4. Lossless compression of medical images

    Medikal görüntülerin kayıpsız olarak saklanması

    BEHİÇ FIRAT KILIÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1991

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    DOÇ.DR. AHMET ENİS ÇETİN

  5. Bulanık görüntü bölütleme yöntemiyle ikinci nesil görüntü sıkıştırma

    Second generation image compression by fuzzy image segmentation

    HASAN SERHAN YAVUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAMDİ ATMACA

    YRD. DOÇ. DR. M. ATIF ÇAY