Geri Dön

Image compression based on centipede model

Kırkayak modeline dayalı görüntü sıkıştırma

  1. Tez No: 66517
  2. Yazar: BİNNUR KURT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
  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: 1997
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 96

Özet

ÖZET KIRKAYAK MODELİNE DAYALI GÖRÜNTÜ SIKIŞTIRMA Görüntü boyutlarının gün geçtikçe artması onların sıkıştırılmasını daha çok gerekli kılmaktadır. Görüntü sıkıştırmada amaçlanan, bir görüntünün aynı düzeyde kalite ve anlaşılabirlik seviyesine sahip ancak daha az yer kaplayan bir yaklaşığını elde etmeye çalışmaktır. Bazı uygulamalarda (örneğin, tıbbi uygulamalar) sıkıştırılmış görüntü ile gerçek görüntünün birbirinin aynı olması istenir. Bu durumda sıkıştırma yönteminin kayıpsız sıkıştırma yöntemi olması gerekir. Bazı uygulamalarda ise sıkıştırılmış görüntüde belirli oranlarda bozulmalara izin verilebilir. Bu tür sıkıştırma yöntemleri ise kayıplı sıkıştırma yöntemi adını alır. Bu çalışmada, yeni bir ayrıt-tabanlı görüntü sıkıştırma yöntemi sunulmaktadır. Geliştirilen yöntem, bir kırkayak modeli yardımıyla ayrıtların yerlerini, kontrast bilgisini ve ayrıt ölçeği gibi bilgileri etkin bir biçimde kullanmakta ve bu gelişmiş model yardımıyla daha önceki ayrıt temelli yaklaşımlara kıyasla, özgün görüntüye daha yakın görüntü kurabilme olanağı sağlamaktadır. Bu yaklaşımda, önce görüntü ayrıtları, Canny ayrıt saptayıcıya kıyasla daha genel bir ayrıt saptayıcı olan ve değişik özelliklerde amaca uygun ayrıt üretebilen Genelleştirilmiş Ayrıt Saptayıcı (GAS) ile elde edilmiş ve daha sonra kırkayak modelini bu ayrıt parçaları üzerine yerleştirerek, görüntüdeki hızlı değişim bölgeleri kontrastları ve ölçekleri de göz önüne alınarak modellenmiştir. Bu model sayesinde, yalnız ayrıt yerleri ve yükseklikleri kullanıldığında ortaya çıkan bozulmaların yok edildiği gösterilmiştir. Çalışmada, GAS ile elde edilen ayrıtlar, uzunluk, çevrit boyunca ortalama benek değeri, ortalama kontrast ve ortalama eğrilik gibi özellikler göz önüne alınarak sıralanmış ve bunlardan belirli bir yüzdesinin seçilerek sıkıştırma oranının kontrol edilmesi sağlanmıştır. Ayrıt çevritleri üzerindeki benek değerleri, kontrast ve genişliklere sabit blok boyu ve değişken dereceli polinomlar uydurularak polinom katsayıları saklanmıştır. Bir görüntüde, nesne sınırlarına karşılık gelen ve görüntüdeki bölütleri birbirinden ayıran ayrıtlar, o görüntüyü tanımlayan en önemli özelliklerden biridir. Bu ayrıtların hem sayıca az olmaları hem de görüntünün içeriği hakkında önemli bilgileri sağlamaları ayrıt temelli sıkıştırma algoritmalarının hareket noktasını oluşturmaktadır. Görüntüdeki seyrek ayrıt noktalarında benek değerleri hızlı değişmesine karşın, ayrıt dışı noktalarında değişim yavaş olmakta ve böylece ayrıt bilgilerinden görüntünün tümünü oluşturabilmek olası olmaktadır. İkinci kuşak sıkıştırma yöntemlerinin temel ixözelliklerinden biri olan ayrıt temelli kodlamanın yararlarından biri, yüksek sıkıştırma oranlarında dahi görüntüye ilişkin önemli Özelliklerin kaybolmaması, görüntünün hızla bulanıklaşmamasıdır. Ne var ki, bu yaklaşımda yalnızca ayrıtların konumu (ayrıt haritası) ve ayrıt boyunca kontrast bilgisi kullanıldığında, kurulan görüntülerde yapaylıklar oluşmaktadır. Bu çalışmada bu bilgilere ek olarak, ayrıtların ölçeklerinin de kullanılmasına olanak sağlayan bir model geliştirilmiş ve daha başarılı sonuçların elde edildiği gösterilmiştir. Geliştirilen yaklaşımda, önce ayrıtlar GAS ile elde edilmekte ve ayrıt parçaları, uzunlukları, ortalama benek değerleri, ortalama kontrast ve eğrilik değerleri göz önüne alınarak önem sırasına göre sıralanırlar. Daha sonra seçilen ayrıt parçaları çevresindeki değişimler, kırkayak modeli yardımıyla modellenmektedir. Bu modele ilişkin bilgilerin kodlanması farksal zincir kodu, Huffman kodlama ve polinomla eğri uydurma yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Daha sonra modelden görüntülerin kurulması karma enerji fonksiyoneli yardımıyla gerçekleştirilmiştir. Algoritmanın ilk aşamasında ayrıtlar GAS ile elde edilir. GAS, görüntüyü ölçek ve süreklilik özelliklerine bağlı olarak A,T-uzayında ifade etmeye olanak sağlayarak değişik amaçlar için istenen özellikte ayrıtlar üretir. Burada X ölçek eksenini ve t ise süreklilik eksenine karşı düşmektedir. Elde edilen ayrıtlardan, izleme algoritması ile bağlı çevrit bölütleri elde edilir. İzleme algoritması sonlanma noktalarından itibaren aynı yönde izlemeye devam etmeye zorlanır. Çevritlerin izlenmesi ile elde edilen farksal zincir kodu, Huffman yöntemi ile kodlandığından bu şekil bir izleme, ayrıtların etkin bir şekilde kodlanmasını sağlar. Bu yaklaşımda ayrıtlar ortalama 1.8 bit ile kodlanmaktadır. Segmanların başlangıç noktaları ise sözdisimsel biçimde sıralanan başlangıç noktaları.aralarındaki fark şeklinde kodlanmaktadır. Başlangıç noktaları yaklaşık homogen bir biçimde dağıldıklarından bu şekil bir kodlama (x,y) koordinaları şeklindeki kodlamaya göre sıkıştırma kazancını arttırmaktadır. Şekil l'de bir ayrıt kesiti verilmiştir. Ayrıtın genişliği (Wr,Wl), ayrıtın o noktadaki normali doğrultusundaki kesiti için benek değerlerindeki değişimin küçük olmaya başladığı noktalara olan uzaklık olarak tanımlanmaktadır. Kontrast değeri (Cr,Cl) ise ayrıt üzerindeki benek değeri (İl) ile ayrıtın genişliğinin belirlendiği noktadaki benek değeri arasındaki farktır. Kırkayak modeli ile her ayrıt noktası için (İl,Wr,Wl, Cr, Cl) bilgileri belirlenir ve kodlanır. Her ayrıt noktasında model parametrelerinin, (Wr,Wl, Cr, Cl), saklanması yerine bir blok pencere içindeki değerlerine değişken derecede polinomlar uydurulmuştur. Bu polinomların katsayıları eşiklendirilerek kodlanır. Uzunluk, çevrit boyunca benek değerlerinin standart sapması, ortalama kontrast, ortalama eğrilik gibi özelliklerine göre sıralamaya sokulan ayrıtların eşiklenmesi ile önemli nitelikler korunarak sıkıştırma oranı arttırılabilir. Bu özelliklere verilen ağırlıklara göre sıralanan ayrıtların %50-85'inin kullanılması durumunda dahi yüksek kalitede görüntüler ve 10:l-80:l'lik sıkıştırma oranları elde edilmiştir.(b) Şekil- 1 (a) Ayrıt Kesiti, (b) Ev görüntüsü üzerine bindirilmiş model. XISeyrek ayrıt modeli parametrelerinden gerçek görüntünün bir yaklaşığı karma enerji fonksiyonelinin en aza indirgenmesi ile elde edilmiştir. Karma enerji fonksiyoneli üç bileşenden oluşmaktadır : E=D+Z+L d=SIpv^- (l-;.)2 + +/^» +/«, +/«] -M, Bu iterasyonlar sırasında model parametreleri ile oluşturulan seyrek veri güncellenmemektedir. Iterasyonların sonlanma koşulu birbirini izleyen iki iterasyon çözümü arasındaki farkın önceden belirlenen bir değerden küçük olmasıdır. İkinci bölümde sıkıştırma yöntemlerine ilişkin basit bir sınıflandırılma verilmekte ve mevcut sıkıştırma yöntemleri kısaca tanıtılmaktadır. Bu arada modle tabanlı sıkıştırma yöntemleri detaylı olarak incelenmektedir. Bu bölümün sonunda kırkayak modeli tanıtılmaktadır. xııÜçünde bölümde, aynt-tabanlı görüntü kodlama yöntemlerinin önemli bir parçasını oluşturan ayrıt saptama, çevrit izleme, çevrit eleme ve kodlama yöntemleri için çözümler sunulmaktadır. Dördüncü bölümde kırkayak model parametrelerinin nasıl çıkarıldığı ve bu parametrelere nasıl polinom uydurulduğu tanıtılmaktadır. Ayrıca polinom derecesi ve blok boyu ile kurulan görüntülerin kalitesinin nasıl etkilendiği incelenmiştir. Bölümün sonunda kırkayak modeline dayalı görüntü sıkıştırma yöntemi ile elde sonuçlar sunulmaktadır. X111

Özet (Çeviri)

SUMMARY Image coding is a process which produces an image identical to the original one in the sense of quality and intelligibility, but occupies less space. The goal of this dissertation is to produce an algorithm, which we call image compression based on“centipede”model, for lossy-coding of an image in the way that edges, contrast and scale through edges are utilized to produce a powerful and sparse representation of the image. Edges detected by using generalized edge detector (GED) constitute very sparse information. It has been shown that edge brightness and contrast calculated through edge segments are not adequate to produce a reliable and precise representation. The proposed algorithm produces a contour code which consists of position, brightness, contrast and an estimate of the scale in the form of width for each edge element in the image. The segments obtained by tracing connected edge elements are sorted with respect to weighted sum of their length, mean contrast, deviation and curvature. The edges are then thresholded to eliminate some of which has less priority in this order. Coding of all these parameters is a bit-consuming operation. Since they change smoothly in a small neighborhood, they can be approximated by polynomials, then the coefficients of the polynomials are coded. Edge locations are coded by constructing differential chain code followed by Huffman coding and starting points are coded in the form of difference between lexicographically ordered points. A reliable approximation to the original image from the sparse information is obtained via solving the hybrid energy functional which spans Ar-space, where X represents the smoothness of the image and x represents the continuity of the image. The proposed model and the algorithm has been tested on both real and synthetic images. Compression ratio is up to 180:1 for synthetic images and 10:1- 100:1 for real images. Reconstructed images are evaluated both quantitatively with NMSE (normalized mean square error), SNR (signal-to-noise ratio) and PSNR (peak- to-peak SNR) and qualitatively with visual appearance of artifacts. We have experimentally shown that the proposed model preserves perceptually important features even at the high compression ratios. V1U

Benzer Tezler

  1. Tez No

    75161

    Yüzey kurma probleminin transputer tabanlı sistemlerde paralel çözümü

    Başlık çevirisi yok

    ZİYA MERT GÜRAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. COŞKUN SÖNMEZ

  2. Tez No

    38641

    Image compression based on a fractal theory of iterated function systems

    Tekrarlamalı fonksiyon sistemlerinin fraktal teorisi üzerinde kurulu görüntü kompresyonu

    REZA H. MOTLAGH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1995

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU

  3. Tez No

    841594

    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

  4. Tez No

    121744

    Modification of shapiro's embedded zerotree wavelet (EZW) algorithm to apply for ECG signal compression

    Shapiro'nun sıfır-ağaç dönüşüm algoritmasının EKG işaret sıkıştırılma uygulaması için değiştirilmesi

    KÜRŞAD ERBİL SEZGİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLAY TOHUMOĞLU

  5. Tez No

    760215

    Image compression method based on learned lifting-based DWT and learned zerotree-like entropy model

    Öğrenilmiş kaldıraç tabanlı DWT ve öğrenilmiş zerotree-benzeri entropi modeline dayalı görüntü sıkıştırma yöntemi

    UĞUR BERK ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH KAMIŞLI

Geri Dön