Geri Dön

Fuuzy approaches in quantization and dithering of color images

Renkli imgelerin nicemleme ve kıpırtılanmasında bulanık yöntemler

  1. Tez No: 82960
  2. Yazar: DOĞAN ÖZDEMİR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. LALE AKARUN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 191

Özet

ÖZET Bu tezde, renkli imgelerin nicemlenmesi ve kıpırtılanması maksadıyla üç grup bulanık algoritma önerilmiştir. İlk grupta yer alan algoritmalar bulanık nicemleme maksatlıdır. İlk algoritma ile bir bölütleme indisini içeren objektif fonksiyon en küçüklenmiştir. Amaç, bulanık c- merkez algoritmasından daha hızlı ve kaliteli bir palet üretmektir, ikinci algoritma ile öbekler arası mesafe artırılarak kıpırtılama sonrası daha fazla renk sanısı yaratılmıştır. Bulanık hata dağıtımı yeni bir kıpırtılama algoritmasıdır. Amaç, piksellerin tüm palet renklerine olan üyeliklerinin hesaplanması ve bir itme-çekme mekanizması ile hata dağıtımı yöntemiyle nicemleme sonucu oluşan bozulmaların en az hata artımı ile giderilmesidir. Ayrıca, önerilen L-filtre metodlarıyla hata önemli ölçüde artınlmaksızm algoritma hızı artırılmıştır. Gerek sübjektif testlerimiz, gerekse objektif hata kriterleri her iki algoritmanın da üstünlüğünü ortaya koymuştur. Nicemlemenin amacı hatayı en küçüklemek iken, kıpırtılama hatayı artırarak görsel kaliteyi artırır. Bu çelişki nedeniyle, renkli imgelerin bileşik nicemleme ve kıpırtılanması maksadıyla iki yeni bulanık yöntem önerilmiştir. Her iki algoritma da bağımsız eşleniklerine göre hatayı azaltmışlardır.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT In this thesis, three new groups of algorithms using fuzzy techniques axe de veloped for color image quantization and dithering. The algorithms in the first group are for fuzzy quantization. In the first algo rithm, we minimize an objective function including a term for partition index. The goal is to obtain a better codebook faster than the fuzzy c-means algorithm. In the sec ond algorithm, we minimize an objective function including an inter-cluster separation term to obtain a color palette which is more suitable for dithering. The algorithms for fuzzy error diffusion introduce a novel way to perform error diffusion dithering. The goal is to hide the quantization errors by error diffusion, while preventing the excess accumulation of errors that cause visual artifacts such as color streaks and impulses through an attraction-repulsion schema utilizing fuzzy membership values. We also explored methods to speed up the fuzzy error diffusion process through an L-filter approach. Our subjective tests as well as objective error measures show the superiority of both algorithms. The goal of the quantization is to minimize mse, while dithering increases the mse to obtain a visually better image. Because of this contradiction, we introduced two new fuzzy methodologies to jointly quantize and dither the color images. Two algorithms are developed for this purpose and better performance is obtained relative to their separate counterparts.

Benzer Tezler

  1. Bulanık vektör kuantalama yöntemlerinin kullanımı ile görüntü sıkıştırma

    Image compression using fuzzy vector quantization methods

    ÜMİT ÇİĞDEM TURHAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAMDİ ATMACA

  2. Hiperspektral görüntülerin eğiticisiz bölütlenmesi

    Unsupervised segmentation of hyperspectral images

    GÖKHAN BİLGİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Bilim ve TeknolojiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SARP ERTÜRK

    PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM

  3. Renkli histogram kullanarak içerik tabanlı görüntü erişimi

    Content based image retrieval by using color histogram

    MAHMUT KILIÇASLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RECEP DEMİRCİ

  4. Detection and classification of nuclei in histopathological images

    Histopatolojik görüntülerde çekirdek tespiti ve sınıflandırılması

    ROAA SAFI ABED ALAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN BİLGİN

  5. Respiratory sounds classification using artificial neural networks

    Solunum seslerinin yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılması

    ÇİĞDEM İLTEMİR