Geri Dön

İşlenmemiş ve işlenmiş sar dataları üzerinde DCT ve vektör kuantlama ile sıkıştırma algoritmalarının incelenmesi

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 75535
  2. Yazar: İ.METE AŞÇIOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BİNGÜL YAZGAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1998
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

ÖZET Yapay açıklıklı radar (SAR) sistemi, yeryüzü hakkında sağlayabildiği değişik bilgilerden dolayı yer bilimlerinin çeşitli alanlarında çok sık kullanılmaktadır. SAR sistemleri tarafından işlenmek üzere toplanan data çok büyük miktarlarda olduğundan, bu datanın gerek uydu-yer hattı data iletimi için gerekse yerde depolanması ve değişik noktalara iletilmesi için sıkıştırılması gereklidir. Bu çalışmada hem işlenmemiş hem de işlenmiş SAR datalarının özellikleri ve bu özellikler doğrultusunda kayıplı sıkıştırma algoritmalarından, dönüşüm domeninde DCT (ayrık kosinüs dönüşümü) ve zaman domeninde VQ' nın (vektör kuantlama) bu özelliklere uyarlanması incelenmiştir. SAR datasının menzil ve azimut yönlerinde frekans modülasyonlu olması, dönüşüm işleminin, data üzerinde enerji yoğunlaştırmayı daha iyi sağlamasını ve dolayısıyla sıkıştırmanın dönüşüm domeninde gerçekleştirilmesini daha cazip hale getirir. Görüntü kalitesi ve sıkıştırma oranı açısından dönüşüm domeninde sıkıştırma daha iyi görünse de, dönüşümün neden olduğu fazla işlem yoğunluğu açısından dezavantaja sahiptir. Vektör kuantlayıcı ile elde edilen sonuçlar da sıkıştırma oranı ve görüntü kalitesi açısından tatmin edicidir. Vektör kuantlamada kodlama işlemi oldukça yoğun hesaplama çevrimlerine ihtiyaç duyarken kodçözme işlemi alıcıda var olan kodkitabı sayesinde oldukça basite indirgenir. Sonuçta, bu sıkıştırma algoritmaları arasında yapılacak tercih için, uygulamalar baz alınarak, işlem yoğunluğu ile sıkıştırma oranı görüntü kalitesi arasındaki değerlendirme ve seçim sonucu yapılmalıdır. IX

Özet (Çeviri)

SUMMARY Synthetic aperture radar (SAR) is a very efficient instrument for obtaining a better understanding of the earth's enviroment. The amount of data collected by SAR systems is usually very large, which makes it an attractive candidate for data compression. In this study, loosy data compressionwas considered for raw and proccesed SAR data via Discrete Cosine Transform (DCT) and Vector Quantization (VQ). SAR raw data are usually represented in cartesian format. The data rate of each channel is proportional to the pulse repetition frequency (PRF), the number of sampled values in each received echo, and the number of quantization bits in each sample. There are some ways to reduce the data rate, but these will degrade the system performance. For eaxample, a reduction of PRF will increase azimuth ambiguities unless a corresponding longer azimuth antenna is used. Also, the system bandwidth can be decreased at the cost of reduced range resolution. By simply reducing the number of quantization bits, the digitization noise will increase, thereby deteriorating the impulse response function, image dynamic range, and radiometric accuracy. Due to the high entropy of SAR raw data, data compression always causes a loss of information, resulting in image quality degradation. The trade-off between the image quality reqirements and the complexity of the data compression algoritm is an important should be taken into account. Raw SAR data, that is data before being processed, are complex. This leads to two different compression approaches : 1) Compression of real and imaginary parts data 2) Compression of magnitude and phase dataReal and imaginary parts have identical probability (Gaussian) density functions (pdf). This involves magnitude has Rayleigh density and phase is uniformly distributed. The second compression approach appeared less performing due to the poor statistical properties of data. Indeed, because of its zero order entropy, phase cannot be compressed at low bit rates without important loss. Furthermore, magnitude has not a pdf well-suited to compression, too. In transform domain, using DCT, the largest amount of information can be represented with the fewest number of coeffients. Since SAR raw data contain a frequeny modulation in both range and azimuth directions, a transformation will lead to an energy concentration in the transform domain. Beause of SAR raw data contains several hundred points in both azimuth and range, the size of transform must match with the size of frequeny modulation. Using DCT-BAQ (Block adaptive quantizer) (Fig. 1), a constant data rate of 2bits/sample can be achived with satisfactory SDNR (signal to digital noise ratio), ie., for an ERS-1 data SDN-15.3. The major disadvantage of transform coding algorithms is that they are computationally intensive in both encoding and decoding, requiring a large number of two dimensional transforms. Using fast DCT algoritms we can achieve 6 times faster transformation. raw data olock with block S17L bL (I. Q ch-Bintl ) b r/W y* b< ¦ 7> Computation J ot standart g deviation \ Max quanti/tr r = l --- ¦ - I *“*¦ » 32 i normalized r a d ıLı which are.torid in ı i inje olock [9/i, » OtS )\ DCT ' ii 32 W* J 32 Computation of standart deviation Max quantizer with variable compression ratio r ¦f-M b_ -+t& transfuııııed data block with block size ( I. Q channel) Figure 1: Raw SAR data compression in transform domain, b is the number of bits/sample of the SAR raw data before compression. rm mean compression ratio \iIn time domain approach BAVQ (Fig 2) block adaptive vector quantizer can provide satisfactory results in terms of image quality and compression ratio with less intensive computations. In this work, LBG algorithm is adapted for codebook generation and the several methods (such as splitting and clustering) to generate codebook were summarized. data rate raw data block with block size bis ( I, Q channel ) J BAQ computation ot a standart deviation L Max quantizer b£ VQ vector search for minimum lıstortıon 4- ML R *9 coded data block with block size bis (I, Q channel) Figure 2: Data flow for the BAVQ. R is the compression ratio of the vector quantization, b is the number of bits/sample of the SAR raw data before compression. To reduce computational complexity in VQ, codebook can be splitted several levels. This procees is known tree-searched vector quantizer (TSVQ) (Fig 3). Some compression results for raw and processed SAR data [l,2] were shown in the Table 1 and 2, respectively. In result, transform domain compression algorithms overperform VQ in terms of SNR and SDNR. But, VQ also provide satisfoctary compression ratios and image quality and becomes attractive for some applications, such as in single-coder multiple-encoder online archive systems because of its decoding simplicity. XII=S =N ^ S.2.2 (A * O. o c 8Ş.2 00 c 3 °^ ts c o u o o > ?^8-5 co -. eö 3 U 4) O- J « 2-gI u Q o o.a M >^ -c c cej to «J *- CO 1) o _ > -. (U - ”O u o > u o c > to H.C. - J* fi o a "2. - o tu o c (D -a c o 'İ 3 E r* O ç o + « e -E - ' s|.a u.C o o =2 on *a cd ı- >

Benzer Tezler

  1. Tez No

    142864

    Analysis and image reconstruction of synthetic aperture radar raw data

    Yapay açıklıklı radar işlenmemiş verilerinin incelenmesi ve görüntü oluşturulması

    CİHAN ERBAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SELÇUK PAKER

  2. Tez No

    223457

    Menzil-doppler ve çırpı tarama algoritmaları yardımıyla SAR görüntü oluşturulması

    SAR image reconstruction by using range-doppler and chirp-scaling algorithms

    HATİCE BANU OKUNAKUL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. SELÇUK PAKER

  3. Tez No

    177456

    An implementation and algorithm development for UWB through the wall imaging system

    Geniş bantlı darbe radarı ile duvar arkası gözetleme

    KEREM KAŞAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÇAĞATAY CANDAN

  4. Tez No

    426728

    Yemlik tane nohutun japon bıldırcınlarının genel performansı ve yumurta iç-dış kalite özelliklerine etkisi

    The effects of feed grade chickpea on production performance, internal and external egg quality traits of japanese quails

    AHMET YUSUF ŞENGÜL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    ZiraatKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SÜLEYMAN ÇALIŞLAR

  5. Tez No

    389394

    Sbas-ınsar yöntemiyle düşey yönlü yüzey deformasyonlarının belirlenmesi: Bursa-Orhaneli linyit madeni örneği

    Detecting of land subsidence using sbas-insar: A case study in Bursa-Orhaneli lignite coalfield

    SERHAT YILMAZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN AKYILMAZ

Geri Dön