Yazar "Öztürk, Emir" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 3 / 3
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe DERİN ÖĞRENME KULLANILARAK OPTİMUM JPEG KALİTE FAKTÖRÜNÜN BELİRLENMESİ(2020) Öztürk, Emir; Mesut, AltanGörüntü verisinde sıkıştırma algoritmalarının kullanılması bir gereklilik halinegelmiştir. En çok kullanılan görüntü sıkıştırma algoritmalarından biri olan JPEG,görüntü üzerinde kayıplı bir sıkıştırma gerçekleştirmekte ve verilen kalitefaktörüne göre bu kayıp değişmektedir. Düşük kalite faktörlerinde dosya boyutuküçülmekte fakat bozulma gözle görülür hale gelmektedir. Yüksek kalitefaktörlerinde ise kalite artmakta fakat dosya boyutundan edilen sıkıştırma karıazalmaktadır. Bu sebeple hem görüntü kalitesini korumak hem de yer kazancısağlamak için dosya boyutu ve görüntü kalitesi arasındaki dengenin sağlanmasıfaydalı olacaktır. Bu çalışmanın amacı, dosya boyutu ve görüntüdeki bozulmanınarasındaki oranın en iyi (optimum) olduğu kalite faktörünü derin öğrenmeyöntemleri kullanarak belirlemektir. Yapılan çalışmada önerilen bir veri çıkarmayöntemi yoğun sinir ağları (dense neural networks) ile eğitilmiş ve yönteminbaşarısı evrişimsel sinir ağları ile yapılan denemelerle karşılaştırılmıştır.Görüntüdeki bozulmanın hesaplanmasında SSIM (Structural Similarity Index)kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlarda önerilen yöntem kalite faktörününbelirlenmesinde CNN kullanılmasına göre %9.36 daha fazla doğruluk oranına sahipolmuştur.Öğe Entropy Based Estimation Algorithm Using Split Images to Increase Compression Ratio(Trakya Üniversitesi, 2017) Öztürk, Emir; Mesut, AltanCompressingimage files after splitting them into certain number of parts can increasecompression ratio. Acquired compression ratio can also be increased bycompressing each part of the image using different algorithms, because each algorithmgives different compression ratios on different complexity values. In thisstudy, statistical compression results and measured complexity values of splitimages are obtained, and an estimation algorithm based on these results ispresented. Our algorithm splits images into 16 parts, compresses each part withdifferent algorithm and joins the images after compression. Compression resultsshow that using our estimation algorithm acquires higher compression ratiosover whole image compression techniques with ratio of 5% on average and 25% onmaximum.Öğe Görüntü sıkıştırma yöntemlerinin etkinliğini arttıran dönüşüm ve bölümlendirme işlemleri(Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2012) Öztürk, Emir; Mesut, Altanİki boyutlu durağan görüntülerin sayısal ortamda saklanırken kayıplı veya kayıpsız sıkıştırma yöntemlerinin kullanılmasıyla daha az yer kaplamalarını sağlamak mümkündür. JPEG, JPEG2000 ve JPEG XR gibi kayıplı görüntü sıkıştırma standartları, renk uzayı dönüşümü, uzamsal etki alanından frekans etki alnına dönüşüm, niceleme işlemi ve entropi kodlaması gibi aşamalarının her birinde farklı yaklaşımları temel aldıkları için birbirlerinden farklı hızlarda ve farklı kalite oranlarında sıkıştırma yapmaktadırlar. Bu yöntemler genellikle fotoğraf türündeki karmaşık görüntülerin sıkıştırılması amacıyla kullanılırken, GIF ve PNG gibi kayıpsız görüntü sıkıştırma yöntemleri ise karmaşıklığın daha az olduğu (entropi oranı daha düşük olan) görüntülerde kullanılmaktadırlar. Düşük karmaşıklığa sahip olan görüntülerin kayıplı bir yöntem ile sıkıştırılması hem sıkıştırma oranı olarak kayıpsız yöntemlerin gerisinde kalmakta hem de görüntüdeki bozulma insan gözü tarafından daha kolay algılanabilmektedir. Bu nedenle JPEG2000 standardı kendi bünyesinde kayıpsız bir sıkıştırma yöntemi de barındırmakta ve eğer istenilen sıkıştırma oranına kayıpsız olarak erişebileceğini öngörür ise kayıpsız yöntemi kullanmayı tercih etmektedir. Bu tez çalışmasının amaçlarından birincisi; sayısal görüntülerin farklı bir biçimde saklanması ile kayıpsız olarak daha yüksek oranda sıkıştırılabilmesinin mümkün olup olmadığını araştırmaktır. Tezin diğer bir amacı ise; bir görüntüyü farklı şekillerde bölümlendirerek, bu bölümlerin karmaşıklığına göre kayıplı veya kayıpsız sıkıştırma yapan bir yöntemin tercih edilmesiyle, görüntünün tamamının kayıplı bir yöntem ile sıkıştırılmasına göre daha yüksek sıkıştırma oranına ve/veya daha yüksek görüntü kalitesine (düşük kayıplı) ulaşmaktır. İkinci bölümde durağan dosyaların saklanmasında kullanılan yöntemler yer alırken, üçüncü bölümde tez kapsamında deneylerini yaptığımız farklı dönüşüm ve bölümlendirme işlemlerinin açıklamaları yer almaktadır. Dördüncü bölümde ise bu deneylerden elde ettiğimiz sonuçlar verilmiştir.Anahtar Kelimeler : Veri Sıkıştırma, Görüntü dönüşümü, görüntü bölümlendirme, JPEG, JPEG2000, JPEG XR, PNG, LZMA