İki boyutlu ayrık dalgacık dönüşüm filtreleri kullanarak sabit ve hareketli görüntü sıkıştırma

Abstract

ÖZET: Anahtar Kelimeler: dalgacık dönüşüm, çoklu-seviye ayrıştırması, görüntü sıkıştırma, PAQ7 Son yıllarda tüm iletişim çeşitlerinde büyük artışlar olmuştur. Bu durumda çok miktarda bilgi çeşitli yöntemlerle depolanmakta yani kaydedilmekte veya bir yerden başka bir yere iletilmektedir. İletilen veya depolanan bilginin artmasıyla bilgi tipinde de değişiklikler olmuştur. Görüntü, video ve sesin dijital bilgi olarak ifade edilmesi önem kazanmıştır. Fakat işlenmemiş dijital bilgi iletimde çok fazla bant genişliğine depolamada da çok fazla depolama alanına ihtiyaç duymaktadır. Dolayısıyla bu verilerin sıkıştırılması gerekmektedir. Bu verilerin sıkıştırılması için çeşitli sıkıştırma teknikleri kullanılmaktadır. Fourier dönüşüm sıkıştırmada en çok kullanılan ve bilinen tekniklerden biridir. Ancak Fourier dönüşümün bazı sinyal tiplerinin dönüşümünde yetersiz kalmasıyla yeni dönüşüm tekniklerine ihtiyaç duyulmuştur. Dalgacık son yıllarda geliştirilmekte olan bir dönüşüm tekniğidir. Bu çalışmada hareketli ve sabit görüntü sıkıştırma için iki boyutlu dalgacık dönüşüm kullanılması amaçlanmıştır. Bu amaçla, farklı dalgacık filtreleri (aileleri) kullanılarak standart test görüntülerinin ve videolarının iki boyutlu dalgacık dönüşümü elde edilmiştir. Dalgacık dönüşüm filtre tiplerinin, sinyalin yaklaşım ve ayrıntı katsayılarının yeniden oluşturulan görüntüye etkisi gözlemlenmiştir. Ayrıca görüntünün çoklu seviye ayrıştırması (ikinci ve üçüncü seviye) yapılmış ve alt seviyelerin yeniden oluşturulan görüntüye katkısı incelenmiştir. Sıkıştırma oranını artırmak için dalgacık katsayıları birbiçimli skaler nicemlemeye tabi tutulmuş ve ardından Huffman veya PAQ7 yöntemiyle kodlanmıştır. Nicemleme delta değerini veya nicemleme eşik değerini artırarak daha fazla sıkıştırma oranı elde etmek mümkün olmuş ancak görüntü kalitesi değeri (PSNR) azalmıştır. Tüm bu işlemler renkli görüntü sıkıştırma içinde gerçekleştirilmiştir. Görüntüyü sabit sıkıştırma oranında yada sabit görüntü kalitesinde iki boyutlu dalgacık dönüşüm ile sıkıştırmak mümkün olmuştur. Dalgacık dönüşüm ile yapılan sıkıştırmada genel olarak bilinen sıkıştırma tekniklerinden daha iyi sonuç elde edilmiştir. XVII

IMAGE AND VIDEO COMPRESSION BY USING TWO DIMENSIONAL DISCRETE WAVELET TRANSFORM SUMMARY Keywords: wavelet transform, multiple level decomposition, image video compression, PAQ7 In the last decade there has been enormous increase in the exchange and storage of information. This type of information has been stored in different types of methods or transmitted from one place to another. Together with this growth there has also been a change in the type of information, visual information in the form of digital images and video sequences has become increasingly important. Raw information especially gives rise to high transmission or storage cost. Therefore a lot of compression techniques have been used to compress these datas. Because of the inability of the Fourier transform to represent some types of signal, new transform techniques are needed. Wavelet theory is recently developed technique in transform. The aim of this thesis is to use two dimensional discrete wavelet transform in image and video compression. Standard test images and video sequences are decomposed into approximation and detail components using different types two dimensional wavelet filters (families). Effect of wavelet transform filters, approximation coefficients and details coefficients are observed in reconstructed images and videos. In addition images are decomposed into multiple levels and contributions of these sub levels to the reconstructed images are also observed. In order to increase the compression ratio, wavelet coefficients are quantized using uniform scalar quantizer and than coded using Huffman or PAQ7 coding techniques. It is possible to increase compression ratio by increasing quantization delta value or threshold value. If this is done image or video quality value (PSNR) decreases. All these operations are also performed for color images. By using two- dimensional discrete wavelet transform, images and videos can be compressed according to desired quality levels or desired compression ratio. Generally wavelet performs better compression than other known compression methods. XVIII