Dijital görüntü sıkıştırma teknikleri

IV ÖZET Bazı bilim dallarında görüntünün işlenip bilgisayarda saklanması gerekmektedir. Oysa 256x256 piksel çözünürlüğe sahip bir görüntünün hiç işlenmeden saklanması için hafızada 65536 byte' lık yere ihtiyaç vardır. Bu da özellikle çok resim saklanması gerektiren durumlarda ciddi bellek problemi oluşturur. Bu problemi ortadan kaldırmak için değişik görüntü sıkıştırma teknikleri geliştirilmiştir. Bu tezde, günümüzde en çok kullanılan görüntü sıkıştırma teknikleri incelenmiştir. Bunlardan Run-Length coding ' in az bir sıkıştırma gerektiren uygulamalarda başarılı olduğu gözlenmiştir. Sıkıştırma oranını arttırdığımızda bu algoritmanın başarısız olup, sonuçta oluşan uzun yatay çizgilerin resmi anlaşılmaz hale getirdiği tespit edilmiştir. Ayrık Fourier ve Kosinüs Transform görüntü sıkıştırma teknikleri birçok sıkıştırma oranında daha başarılı sonuç veren yöntemlerdir. Son zamanlarda sıkça kullanılan bir diğer sıkıştırma tekniği ise vektör kuantalamadır. Bu teknikte resim sabit büyüklükte bloklara ayrılır. Tüm bloklar bir eğitime tabi tutulup sonuçta resmi temsil edebilecek bir vektör grubu oluşturulur. Bu vektör grubu yardımıyla sıkıştırma yapıldığında sonuçta elde edilecek resmin orjinal resme yakınlığı göze çarpmıştır. Vektör kuantalamanın ileri bir versiyonu olan HByerarşik vektör kuantalama yönteminde, resim, boyutları birbirinden farklı bloklara ayrılıp herbir blok grubu için ayrı eğitme işlemi yapılır. Sonuçta elde edilen herbir vektör grubu yardımıyla resim kodlanır. Bu yöntemin özellikle resimde çok boş alan olan uygulamalarda mükemmel bir sonuç verdiği gözlenmiştir. Bu çalışmada Hiyerarşik vektör kuantalama algoritması değişik biyomedikal görüntüler üzerinde denenmiştir (MRI ve BT görüntüleri). Bu algoritmada kullanılan blok büyüklüklerideğişkendir. Renk tonu değişiminin az olduğu bölgelerde büyük bloklar kullanılıp yüksek sıkıştırma, renk tonu değişiminin fazla olduğu bölgelerde ise küçük bloklar kullanılıp düşük bir sıkıştırma elde edilmiştir. Tüm biyomedikal görüntülerde fon, geniş bir yer kaplayıp sabit bir renk tonuna sahiptir. Bu yüzden bu algoritmanın biyomedikal görüntüler için uygun olduğu görülür. Sonuçta Hiyerarşik Vektör Kuantalama algoritması MRI ve BT görüntülerine uygulanıp çok yüksek sıkıştırma oranlarında çok düşük ortalama karesel hatalar elde edildi Bundan başka bu algoritmanın şu ana kadar biyomedikal görüntüler üzerinde uygulanan diğer algoritmalardan daha iyi olduğu gözlendi.