Application of artificial neural networks to digital image compression
Yapay sinir ağlarının dijital görüntü sıkıştırılmasında kullanımı
- Tez No: 98318
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. YAVUZ ŞENOL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2000
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
ÖZET Bu tezin temel amacı yapay sinir ağlarının dijital görüntülerin sıkıştırılması için kullanımının araştırılmasıdır. Dijital görüntülerin sıkıştırılması uzun zamandır araştırma konusu olmuş ve değişik uygulamalar için birtakım görüntü sıkıştırma standartları oluşmuştur. Sıkıştırmanın rolü her tür bilgi için iletişim bant genişliğinin ve hafıza gereksiniminin azaltılmasıdır. Yeni teknolojiler bugün geçmişten daha çok yüksek hızlı dijital bilgi iletişimi ve yüksek kapasiteli hafızalar sağlamakta ve görüntü sıkıştırması hala büyük önem taşımaktadır. Çünkü teknolojik gelişmelerle paralel olarak görüntü iletişimi ve yüksek kaliteli görüntü baskısı ve gösterimi için artmakta olan bir talep bulunmaktadır. Şu an için görüntü sıkıştırmada ana trendler geleneksel transform tabanlı yöntemler, vektör kuantalama ve wavelet tabanlı yaklaşımlardan oluşmaktadır. Dönüşüm tabanlı yöntemlerde, sıkıştırılacak görüntü üst üste binmeyen nxn pixellik bloklara ayrışılır. N-boyutlu uzayda her blok N-boyutlu bir vektör olarak düşünülebilir. Dönüşüm kodlaması bu vektör setini başka M-boyutlu bir uzaya (M
Özet (Çeviri)
ABSTRACT The basic objective of this thesis is to investigate the use of artificial neural networks for digital image_compression. Compression of digital images has been a topic of research for many years and a number of image compression standards has been created for different applications. The role of compression is to reduce bandwidth requirements for transmission, and memory requirements for storage of all forms of data. While today more than ever before new technologies provide high speed digital communications and large memories, image compression is still of major importance. Because along with the advances in technologies there is increasing demand for image communications, as well as demand for higher quality image printing and display. Current major trends in image compression include the traditional transform based methods, vector quantization, and wavelet based approaches. In transform coding, an image is subdivided into non-overlapping blocks of nxn pixels. Each block can be considered as a N-dimensional vector, N=nxn, in N-dimensional space. The transform coding is a transform which maps this set of vectors into another M- dimensional space (M
Benzer Tezler
- Derin pekiştirmeli öğrenme yöntemi ile görüntü hash kodlarını oluşturma
Generating image hash codes with deep reinforcement learning method
ELİF AKKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURHAN BARAKLI
- Derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük teknikleri kullanarak JPEG sıkıştırma kaybının iyileştirilmesi
Recovering JPEG compression loss via deep learning-based super resolution techniques
MUHAMMET BOLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
DR. NURULLAH ÇALIK
- Çok katmanlı kısıtlı boltzmann makineleri ile sayısal görüntülerden sanatçı tanıma
Recognizing artist from digital images by multilayered restricted boltzmann machines
GÖRKEM KINIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiBilgisayar Ortamında Sanat ve Tasarım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALİH OFLUOĞLU
- Derin öğrenme ile görüntülerde gürültü giderme
Image denoising with deep learning
SERCAN SATICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Sanat eserlerinin yapay sinir ağları ile özgünlük tespiti ve ayrıştırılması
Authentication and separation of art works with using artificial neural network
BAYBORA TEMEL
Doktora
Türkçe
2009
Güzel SanatlarMarmara ÜniversitesiGüzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜNYAMİN ÖZGÜLTEKİN