Veri sıkıştırmada yeni yöntemler
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2006
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu tezin amacı, günümüzde yaygın olarak kullanılmakta olan kayıplı ve kayıpsız veri sıkıştırma yöntemlerinin incelenmesi, eskiden geliştirilmiş olan yöntemler ile yakın zamanda geliştirilmiş olan yöntemler arasındaki farklılıkların belirlenmesi ve yeni yöntemlerin kendisinden önceki yöntemleri ne yönde geliştirdiğinin araştırılmasıdır. Tezde yapılan diğer bir çalışma ise, var olan sözlük tabanlı yöntemlere alternatif olabilecek yeni bir yöntemin geliştirilmesi üzerine olmuştur. Kayıplı ve kayıpsız veri sıkıştırma yöntemleri, çalışma biçimlerine ve uygulama alanlarına göre sınıflandırılarak farklı bölümlerde anlatılmışlardır. Tezin ikinci ve üçüncü bölümlerinde olasılık tabanlı kayıpsız sıkıştırma ve sözlük tabanlı kayıpsız sıkıştırma yöntemleri anlatılmış, üçüncü bölümün sonunda kendi geliştirdiğimiz yaklaşım da dâhil olmak üzere tüm kayıpsız sıkıştırma yöntemleri, sıkıştırma testine tâbi tutularak karşılaştırılmıştır. Ses, görüntü ve hareketli görüntü sıkıştırma yöntemleri, sırasıyla tezin dördüncü, beşinci ve altıncı bölümlerinde açıklanmışlardır. Bu yöntemlerin özellikle kayıplı olanları birçok sıkıştırma algoritmasının bir arada kullanılması ile oluşturulmuş karmaşık tekniklerdir. Bu yöntemler açıklanırken detaya girilmeden, yöntemin işleyişi ile ilgili genel bilgi verilmiştir. Her bölümün sonunda, hangi yöntemlerin hangi tip veriler üzerinde daha etkili olduğunun gösterilmesi amacıyla gerçekleştirdiğimiz karşılaştırma sonuçları yer almaktadır. Beşinci bölümde yer alan kayıpsız görüntü sıkıştırma yöntemlerinin karşılaştırılmasına geliştirdiğimiz algoritma da dâhil edilmiş ve karmaşıklığı az olan görüntü dosyalarında iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.
The purpose of this thesis is to study lossy and lossless data compression methods which are widely used today, determine differences between formerly developed methods and recently developed methods and research how new methods enhance former ones. Another work in this thesis is to develop a new dictionary based method, which can be an alternative to current dictionary base methods. Lossy and lossless data compression methods are classified according to their working types and application areas and described in different sections. In second and third chapters, probability-based lossless compression and dictionary-based lossless compression methods are explained. All of these lossless compression methods, including our new approach, are compared with a compression test at the end of the third chapter. Audio, image and video compression methods are explained in fourth, fifth and sixth chapters respectively. Most of these methods, especially lossy ones, are complex techniques which are formed with many compression algorithms used together. These methods are not described in detail, only some general information about them is given. At the end of each chapter, the comparison results are given to show which methods are more effective on which type of data. Our compression algorithm is also included to the comparison of lossless image compression methods in the fifth chapter, and it is seen that it performs well in low complexity images.
The purpose of this thesis is to study lossy and lossless data compression methods which are widely used today, determine differences between formerly developed methods and recently developed methods and research how new methods enhance former ones. Another work in this thesis is to develop a new dictionary based method, which can be an alternative to current dictionary base methods. Lossy and lossless data compression methods are classified according to their working types and application areas and described in different sections. In second and third chapters, probability-based lossless compression and dictionary-based lossless compression methods are explained. All of these lossless compression methods, including our new approach, are compared with a compression test at the end of the third chapter. Audio, image and video compression methods are explained in fourth, fifth and sixth chapters respectively. Most of these methods, especially lossy ones, are complex techniques which are formed with many compression algorithms used together. These methods are not described in detail, only some general information about them is given. At the end of each chapter, the comparison results are given to show which methods are more effective on which type of data. Our compression algorithm is also included to the comparison of lossless image compression methods in the fifth chapter, and it is seen that it performs well in low complexity images.
Açıklama
Doktora Tezi
Anahtar Kelimeler
Veri Sıkıştırma, Olasılık Tabanlı Kodlama, Sözlük Tabanlı Kodlama, Huffman Kodlaması, LZ77, LZW, JPEG, MPEG, AAC, AVC
