Ayrık dalgacık dönüşümü tabanlı paralel görüntü sıkıştırma sistemi tasarımı

Abstract

Günümüzde dijital görüntülerin çözünürlükleri giderek artmakta ve bunun sonucunda depolama birimlerinde kapladıkları alanlar da büyümektedir. Dijital görüntülerin boyutlarının artması başka bir noktaya iletilmesini zorlaştırmaktır.Geçmişten günümüze kablosuz ağlar, internet gibi veri iletişim bantları görüntü teknolojisi kadar hızlı gelişemediğinde dijital görüntülerin sıkıştırılmasına ihtiyaç doğurmuştur. Günümüzde teknolojinin ilerlemesi ile düşük güç tüketimine ve düşük işlemci birimine sahip birçok tek çekirdekli bilgisayarlar bulunmaktadır. Bu tarz ürünlerin tercih edilmesinin başlıca tercih sebepleri arasında düşük enerji tüketimi, taşınabilir olması vemali açıdan uygun olması öne çıkmaktadır. Bu gibi sistemler, üzerinde görüntü işlemek için tercih edilmeye başlanmıştır. Ayrıca çözünürlüğün artması ile dijital görüntünün işlenmesi için daha yüksek işlem birimlerine ihtiyaç duyulmaktadır. İşlem birimlerin günümüzde ulaştığı hızlar bu problemi çözmekte zorlanmaktadır. Görüntü işlemlerini birden fazla işlem biriminde paralel bir şekilde işlemek bu probleme çözüm olabilir. Bu tez çalışmasında görüntü sıkıştırma için kullanılan Haar ayrık dalgacık dönüşümü kullanılarak, dağıtık bellek sistemine uygun bir şekilde paralel çalışan bir algoritma ile gerçeklenmiştir. Sistem olarak RaspberryPi 3 tercih edilmiş ve görüntüsıkıştırmada kuantalama ve exp-golomb yöntemleri de kullanılmıştır.

Nowadays, the resolution of digital images is increasing and as a result the areas they occupy in storage units are growing. Increasing the size of digital images makes it difficult to transmit to another point. From the past to the present, the need to compress digital images have emerged since data communication bands such as wireless networksand the Internet could not develop as fast as image technology. Nowadays, with the advancement of technology, there are many single core computers with low power consumption and low processor unit. Low energy consumption, portability and financial feasibility are among the main reasons for choosing such products. Such systems have begun to be preferred for image processing. In addition, higher processing units are needed for digital image processing with increased resolution. The speed that the processing units reach today has difficulty to solve this problem. Processing images in parallel using multiple processing units may be the solution to this problem. In this thesis, Haar discrete wavelet transform used for image compression is implemented with an algorithm that works in parallel with the distributed memory system. RaspberryPi 3 was preferred as the system and quantization and exp-golombmethods were used in image compression