Vektör nicemleme ile video görüntü sıkıştırma

Abstract

VEKTÖR NİCEMLEME İLE VİDEO GÖRÜNTÜ SIKIŞTIRMA Erkan KOCAKAYA Anahtar Kelimeler: Vektör Nicemleme, Video Sıkıştırma, Görüntü Nicemleme, Görüntü Kodlama, Görüntü Sıkıştırma, MPEG Sıkıştırma Özet: Günlük hayatımızın bir parçası olan görüntü teknolojileri gün geçtikte ilerlemekte ve buna bağlı olarak da ses ve görüntü kalitesindeki ihtiyaçlar artmaktadır. Analog olarak kullanılmaya başlanılan bu görüntüleme sistemi teknolojinin ilerlemesi ile birlikte artık sayısal olarak kaydedilmekte ve istenmektedir. Görüntülerin sayısal bilgi haline dönüştürülmesi ile birlikte bu bilgilerin iletimi için sıkıştırma teknikleri geliştirilmiştir. Bu sayede büyük boyutlardaki görüntü bilgileri daha küçük boyutlarda daha hızlı bir şekilde iletimi sağlanır. Bu görüntü sıkıştırma formatlan Hareketli Resim Uzman Grubu (MPEG) tarafından belirlenmiştir. MPEG-1, MPEG-2 vb. çeşitli görüntü sıkıştırma formatlan belirlenmiş ve ihtiyaca göre kullanılmaktadır. İmge ve îmge Dizileri şuan birçok teknoloji de kullanılmaktadır. Internet ve 3. Nesil mobil telefonlar üzerinden görüntü iletimi ise giderek yaygınlaşmakta buna bağlı olarak ta daha iyi sıkıştırma ve daha iyi görüntü kaliteleri gerekmektedir. Bu amaçla Vektör Nicemleme ile Görüntü kodlama yöntemi geliştirilmiş olup görüntü kalitesinden en az oranda kayıp vererek en iyi sıkıştırma elde edilmeye çalışılmaktadır. Bu çalışmada bir imge dizisinin vektör nicemleme yöntemi kullanılarak kodlanması ve kodlanan bilginin bir çözücü sistemi ile imge dizisinin yeniden elde edilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda gelen imge dizisindeki ilk imge vektör gruplarına ayrılarak GLA Algoritması ile eğitime tabi tutulmaktadır. Bu eğitimde amaç, istenen kod vektör sayışma ulaşılıncaya kadar imge vektör gruplarını temsil edecek kod vektörlerinin oluşturulması, tespit edilmesi ve indekslenmesidir. Kod kitabının oluşturulmasından sonra imgedeki vektör gruplarını en iyi temsil eden kod vektörlerin indeks numaraları belirlenir ve bu bilgi kod çözücü kısma ulaştırılarak belirlenen indeks numaralarına ait olan kod vektörlerinin birleştirilmesi ile imgenin tekrar elde edilmesi gerçekleştirilmiştir. îlk imgeden sonra gelen imgeler bu kod kitabına bağlı olarak kodlanmış her yeni imge öncesinde PSNR değeri tespit edilerek eşik değerin altında olması durumunda ise yeni bir kod kitabı oluşturulmuştur. Bu imgeden sonra gelenler ise yeni bir kod kitabına gereksinim duyuluncaya kadar bu yeni kod kitabından kodlanmışlardır. Yapılan bu çalışma ile kod kitabı ve indeks bilgilerinden oluşan bir kodlanmış bilgi elde edilmiştir. Sıkıştırma oranı seçilen vektör boyutunun büyük seçilmesi ile artmış bununla beraber görüntü kalitesinde azalma meydana gelmiştir. Kod kitabını büyüklüğüne bağlı olarak görüntü kalitesi artmakta fakat sıkıştırma oranı azalmakta ve bir imgenin kodlanması için geçen süre uzamaktadır. Sonuç olarak alıcı taraftaki basit bir kod çözücüsünden oluşan vektör nicemleme sistemi imge dizileri için önerilmiş ve gerçekleştirilmiştir. ii

VIDEO COMPRESSION WITH VECTOR QUANTIZATION Erkan KOC AKAYA Keywords: Vector Quantization, Video Compression, Image Quantization, Image Coding, Image Compression, MPEG Summary: As a part of our lives, image technology has gradually developed and depending on this development, the needs for image and sound quality is also rising. Having been used as analogue, as the result of growing technology, the images are now stored and processed digitally. As a result of conversion of images into digital data, compression techniques have been improved for the transmission of the data. By compression, the big sized data is transmitted in smaller sizes and faster. Still image and video formats were designated by Moving Pictures Experts Group. The image compression formats such as MPEG1 and MPEG 2 are used according to the requirements. Image transmission is now used in many fields i.e. Internet and 3G mobile phone has been spreading so better image quality and image compression are required. For this reason, vector quantization and image coding methods have been improved and it is attempted to get the better compression with the minimum loss in image quality. In this study, it is aimed to an image sequences are coded by vector quantization and video sequences are reconstructed from coded data by decoding system. First image sequence is divided into groups and it is trained using GLA algorithm. Purpose of this training, code vectors that represent group of image vector are performed detecting and indexing, until achieving number of desired code vector. After performing the codebook, it is determined number of index code vectors that representing better vector groups in the image. By this information that is sent to decoder it is realized to reconstructed the image by combining code vectors belong to numbers of index. The images following the first one are coded depend on the code book and the PSNR value of each new image was determined and a new codebook was formed if it is below the threshold value. The images following this image are coded using the new codebook till a new requirement for a new codebook. By this study, we obtained the coded data formed by the code book and index particulars. The compression rate increased by setting the vector size as large, although the quality of image is reduced. The quality of image is increased relating to the size of the code book but compression rate decreased and the time for the image coding is increased. Conclusively, the vector quantization system formed by a decoder on the side of receiver was suggested for image series and fulfilled 111