Image sequence compression using transform domain quantization techniques
Dönüşüm uzayı nicemleme teknikleri ile görüntü dizisi sıkıştırılması
- Tez No: 35528
- Danışmanlar: PROF. DR. METE SEVERCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Dönüşüm, Görüntü sıkıştırma, Uzay, Image Compression, DCT, Vector Quantization, Scalar Quantization, Human Visual System, Transformation, Space
- Yıl: 1994
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZ DONUŞUM UZAYI NICEMLEME TEKNİKLERİ İLE GÖRÜNTÜ DİZİSİ SIKIŞTIRILMASI Mustafa Ali TÜRKER Yüksek Lisans Tezi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Mete SEVERCAN Temmuz, 1994, 152 sayfa. Dönüştürülmüş görüntü dizisi kareleri üzerinde kullanılabilecek optimal skalar ve vektör nicemleyiciler incelenmiş ve yeni bir vektör nicemleme yöntemi öne sürülmüştür.. Nicemleyiciler sıkıştırma sistemlerinin zorunlu parçalarından biridir ve açmada beliren yeniden oluşturma hatalarının ana nedenidir. Görüntü dönüştürülmü olarak Ayrık Kosinüs Dönüşümü (DCT), verileri ilintisizleştiren Karhunen-Loeve Dönüşümüne en yakin dönüşüm olması sebebiyle seçilmiştir. DCT uzayında skalar nicemlemek için, dönüştürülmüş görüntü bil gisinin DCT katsayılarının dağılımına göre biçilmiş düzensiz Max nicemleyiciler i kullanılmıştır ve tamsayı bit atama metodu olan marjinal analiz seçilmiştir. Bun dan başka, insan görü sistemi özelliklerinin optimal skalar nicemleme işlemine katılmaları derinlemesine tartışılmış ve simulasyonlar gerçekleştirilmiştir. DCT uzayında vektör nicemleme amacıyla, sınıflandırılmış vektör nicem leme (CVQ) teknikleri incelenmiş ve Sınıflandırıcı Kıstaslı Vektör Nicemleme adı verilen yeni bir yöntem sunulmuştur. Bu yöntem girilen vektörün bazı öğelerini sınıf belirteci olarak kullanır ve VQ kodtablosu ile sınırlandırıcıyı Lagrange yöntem leri kullanarak ortaklaşa optimize eder. Böylece, her sınıf için altkodtablosu op timal büyüklükte ve minimum hata için üretilmiş olur. Bu yeni yöntem deneysel olarak test edilmiştir ve tam-arama VQ tekniklerine çok yakm PSNR başarım olmasına rağmen çok kısa hesaplama süresine sahip olduğu gösterilmiştir. En iyi nicemleme yaklaşımını seçmek için optimal skalar nicemleme ve vektör nicemleme yöntemleri kuramsal ve deneysel olarak karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, vektör nicemlemenin herhangi bir skalar nicemleme işlemine nazaranüstün olduğu teyid edilmiştir. Son olarak, yukarıdaki yöntemlerle kareiçi kodlanmış görüntü dizisi kareleri, zamanda sıkıştırma potansiyelini ortaya çıkarmak için karelerarası kodlanmıştır. Bilim Dalı Sayısal Kodu : 609.02.08 vı
Özet (Çeviri)
ABSTRACT IMAGE SEQUENCE COMPRESSION USING TRANSFORM DOMAIN QUANTIZATION TECHNIQUES Mustafa Ali TÜRKER M. S. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Mete SEVERCAN July, 1994, 152 pages. Optimal scalar and vector quantizers that can be used on the trans formed image sequence frames are examined and a new method for vector quan tization is proposed. Quantizers are essential components of any compression system and they are the main contributors to the reconstruction error incurred at the decompression. As image transformation, Discrete Cosine Transform (DCT) is chosen, since it is a good approximation to Karhunen-Loeve transform which perfectly decorrelates its input data. For scalar quantization in DCT domain, nonuniform Max quantizers tailored for the distribution of DCT coefficents of transformed image data are used and integer bit allocation method of marginal analysis is chosen. Further, incorporation of human visual system properties to this optimal scalar quantiza tion scheme is extensively discussed and simulations are performed. For vector quantization in DCT domain, classified vector quantiza tion (CVQ) techniques are examined and a novel scheme named as Classifier Constrained Vector Quantization (CCVQ) is introduced. This technique uses some elements of the input vector as class features and jointly optimizes the VQ codebook and the classifier, using Lagrangian methods. Therefore, it generates subcodebook for each class with optimal sizes and minimum distortion. This new method is tested experimentally and shown to have a very short execution time, although its PSNR performance is very close to full-search VQ techniques. In order to choose the best quantization policy, optimal scalar quanti zation and vector quantization are compared both theoretically and practically. IIIAs a result, vector quantization is confirmed to be superior over any scalar quan tization scheme. Finally, the intraframe coded image sequence frames with the above techniques are interframe coded to reveal the potential of compression in temporal direction.
Benzer Tezler
- MPEG hareketli görüntü sıkıştırma standardı
Başlık çevirisi yok
ERHAN TELLİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MELİH PAZARCI
- DCT ile resim kotlama uygulamaları
Başlık çevirisi yok
VADİ DİPÇİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. MELİH PAZARCI
- Wiener süzgeci ile görüntü onarımında yeni bir yaklaşım
A New approach in image restoration by wiener filtering
MELİKE DİŞBUDAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. MEHMET ERTUĞRUL ÇELEBİ
- Dalgacık dönüşümündeki yerel tepe değerlerinden görüntü geriçatma ve sıkıştırma
Image reconstruction from the wavelet maxima and coding
HÜSEYİN ERGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Parmakizi görüntülerinin model tabanlı yaklaşımla sıkıştırılması
Başlık çevirisi yok
İLKER ERSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. GÖKMEN MUHİTTİN