Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Mustafa Burak Kalkan
Danışman: RECEP DEMİRCİ
Özet:Teknolojinin gelişimiyle birlikte her geçen gün boyutları büyümekte olan sayısal görüntüleri saklamak ve transfer etmek problem haline gelmiştir. Dolayısıyla görüntüleri saklamak için gerekli bellek alanı artmakta ve aynı zamanda transfer süreleri de uzamaktadır. İlgili problemlerin çözümü için geliştirilen çözümlerden biri de görüntülerin sıkıştırılması olmuştur. Bu çalışmada renkli görüntülerin renk uzayı yardımıyla ayrıştırılması yaklaşımı ve tekrarlı uzunluk kodlaması (run length encoding: RLE) algoritması birleştirilerek yeni bir kayıplı sıkıştırma algoritması geliştirilmiştir. Temel olarak kodlayıcı ve kod çözücü olmak üzere iki simetrik yapıdan oluşan yöntemin kodlayıcı aşamasında, orijinal görüntü seçilen eşik sayısına göre renk uzayı yardımıyla ayrıştırılmakta ve renk indirgemesi yapılmaktadır. Sınıflandırma sonucunda görüntüdeki her bir pikselin ait olduğu sınıfı gösteren bir etiket haritası elde edilmektedir. Ayrıca ilgili sınıflara atanan renk değerlerini içeren bir kod kitabı üretilmektedir. Akabinde ise etiket haritasındaki bilgiler ve RLE algoritması yardımıyla sıkıştırma yapılmıştır. Kodlayıcı tarafından üretilen sıkıştırılmış veri biçimlendirilmiş bir dosya halinde belleğe kaydedilebilmekte veya kod çözücü ile bellekten okunabilmektedir. Geliştirilen metodun farklı sınıflandırma çözümleri ile çalışabilme esnekliği de bulunmaktadır. Bu nedenle çok yaygın olarak kullanılan K-ortalamalar yöntemi ile önerilen algoritma birleştirilmiş ve sonuçlar alınmıştır. İlave olarak önerilen yaklaşımın JPEG ve GIF sıkıştırma formatları karşısındaki başarımı da incelenmiştir. Deneysel sonuçlar geliştirilen yöntemin renk geçişleri ve değişimlerinin az olduğu veya renk dağılımının homojen olduğu görüntülerde daha başarılı sonuçlar üretebildiğini göstermiştir