Görüntü dizilerindeki artıklıkların işlenmesi

Abstract

Anlaşılabilir kalitede görüntü saklanabilmesi için sayısal hafıza üzerinde geniş alana, gerçek zamanlı aktarımı için, yüksek hat kapasiteli ağlara ihtiyaç duyulmaktadır. Saklama ve taşıma ortamlarının maliyetlerinin yüksek olmasından dolayı görüntü sıkıştırma yöntemleri önem taşımaktadır. Görüntü sıkıştırma işleminde, sıkıştırma oranı görüntü kalitesiyle ters orantılıdır. Farklı sıkıştırma yöntemlerinde, bu iki parametrenin eniyilenmesi amaçlanmaktadır. Görüntü kalitesi, sinyaldeki değişimlerinin ayırt edilebilmesine bağlıdır. Bu yüzden sıkıştırma işlemi, sinyalin frekans düzleminde yapılmaktadır. Bu çalışmada görüntü ile görüntünün Ayrık Kosinüs Dönüşümü (AKD) ve 3 Boyutlu (3B) AKD'si arasındaki ilişki araştırılmış, 3B AKD ile video sıkıştırma uygulamalarında alt işlemler ve bunların sıkıştırma oranı ve kalite üzerindeki etkilerini farklılaştırabilmek için yeni yöntemler incelenmiştir. Bu yöntemlerin en önemlisi, hareket tanımaya dayalı sıkıştırma yöntemidir. Özellikle yaygın kullanılan dosya biçimleri üzerinde daha yüksek performans ile hareket tanıma uygulayabilmek için, frekans düzleminde hareket tanıma yöntemleri incelenmiştir. Sözde faz hesaplaması ile hareket tanıma yönteminin başarısını artırabilmek için geliştirme yapılmıştır. Yapılan incelemelerin doğrulanması amacıyla, Matlab'da 3B AKD video sıkıştırma uygulaması hazırlanarak farklı çerçeve sayıları, budama değerleri ile tüm görüntü üzerinde işlem yapılarak incelenmiştir. Ayrıca tüm görüntü küçük bloklara bölünerek sıkıştırma işlemi uygulanmıştır. İçeriklerindeki değişim ve hareket hızı farklı iki video görüntüsü üzerinde yapılan denemelerde, her iki video görüntüsü aynı sayıda AKD değeri ile ifade edildiğinde yavaş hareketlere sahip videodaki bozulmanın daha az olduğu saptanmıştır. Bu sonuçtan, enerji sıkıştırmanın ve hareket tanımanın önemi ortaya konulmuştur.

High amount of memory is needed to save images at understandable quality, and high bandwidth networks are needed to transfer images in real time. Image compression is important because memory and link capacity are expensive. Compression ratio is inversely proportional to image quality in compression process. It is targeted to optimize these two parameters at different studies. Image quality is related to differing frequencies of the signal. Therefore, compresion is done in frequency space of signal. In this thesis, the relation between image and its Discrete Cosine Transform (DCT), 3 dimension (3D) DCT is studied and also subprocesses of 3D DCT compression are studied to differentiate the quality of image by new methods on these subprocesses. The most important method to do this is the motion estimation based coding. Specially motion estimation in frequency domain is researched to increase the compression effect while working with standard file formats. Some improvements are offered for motion estimation with pseudo phase calculation. For this purpose motion estimation is studied. To verify these researches, by preparing 3D compression application for Matlab, the results are experienced with different frame numbers and pruning values on full images. And by dividing full image into small blocks compression is done. When two video sequences are analyzed, it is seen that the video image which has slower motions has less degradation at images. This result showed the importance of energy compression and motion estimation.