Görüntü İşlemede Kullanılan Dct-dwt Yöntemlerinin Karşılaştırılması ve Bu Yöntemlerin İncelenmesi için Test Görüntülerinin Oluşturulması

Abstract

GÖRÜNTÜ İŞLEMEDE KULLANILAN DCT-DWT YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI VE BU YÖNTEMLERİN İNCELENMESİ İÇİN TEST GÖRÜNTÜLERİNİN OLUŞTURULMASI ÖZET Sayısal sistemler,analog sistemlere göre çok büyük derecede kaliteli ve hatasız iletişim yapılmasına olanak verdiklerinden sayısal sistemlere olan talep günden güne artmaktadır. Sayısal sistemlerle kaliteli ve hatasız iletişim sağlanırken, bu sistemler çok büyük oranda veri iletim hızı ve geniş frekans bandı talep etmektedirler. Yüksek veri iletim hızım azaltmak ve geniş frekans bandım daraltmak için band sıkıştırma işlemleri yapılır. Böylece istenilen band genişliği ve iletim hızı sağlanmış olur. Bu çalışma, görüntü sıkıştırma tekniklerinden DCT (Discrete Cosine Transform-Ayrık Cosinüs Dönüşümü ) ve DWT ( Discrete Walsh Transform- Ayrık Walsh Dönüşümü ) 'nin karşılaştın İmasının yapıldığı bir projedir. Çalışma iki kısma ayrılabilir. Çalışmanın ilk kısmanda, DCT ve DWT tekniklerini karşılaştırmak için sıradan görüntüler kullanılmıştır. Borland Delphi Programlama dilinde yazılmış programa işlenecek görüntü yüklenir. Daha sonraki aşamada girilen boyut, ihmal, üst değerlerine bağlı olarak görüntü işlenmektedir. Görüntü her iki yöntemle de işlendikten sonra iki dönüşüm arasındaki faklar görülebilmektedir. Fakat iki dönüşüm arasındaki büyük farklar, görüntünün keskin parlaklık veya renk değişimine sahip bölgelerinde görülür. İki dönüşüm arasındaki farkın daha da fark edilir şekilde görülmesi için boyut ve ihmal değerlerini büyük seçmek gerekmektedir. Bu durumda ise görüntü kalitesi bozulacaktır. Çalışmanın ikinci kısmında ise, DCT ve DWT tekniklerim karşılaştırmak için özel test görüntüleri oluşturulmuştur. Oluşturulan test görüntülerinde keskin geçişe sahip elemanların olması tercih edilmiştir. Test görüntüsündeki keskin geçişlerde DCT ve DWT 'de olan bozulmalar hem görsel olarak hem de sayısal olarak değerlendirilir. Çalışma sonucunda DCT ve DWT teknikleri günlük görüntüler ve özel test görüntüleri kullanılarak karşılaştırılmış ve hangi yöntemin en güzel sonuç verdiği bulunmaya çalışılmıştır. Anahtar Kelimeler : Cosinüs Dönüşümü, Walsh Dönüşümü, Test Görüntüsü,Piksel Bloklarına Ayırman COMPARISON OF DCT - DWT METHODS USED FOR IMAGE PROCESSING AND CONSTITUTION OF TEST PATTERNS IN ORDER TO INVESTIGATE THIS METHODS ABSTRACT Because of the feet that digital systems have better quality and more faultless communication than analog systems, demand on digital systems has been increasing Digital systems prefer quality and faultless communication, however they require high data transmission velocity and wide frequency band. Hence, data compression is used to reduce high data transmission velocity and to narrow the wide frequency band in order to obtain the desired frequency band and the desired data transmission velocity. In this study a compression of DCT(Discrete Cosine Transform) -DWT ( Discrete Walsh Transform ) techniques has been divided in two parts. In the first part, ordinary images have been used in order to compare DCT and DWT techniques. At first, the image is loaded into the programme written in Borland Delphi programming language. Then Dimension, Negligence and Power values have been entered and image has been processed. After this steps the differences can be seen. The great fifferences can be seen at the region of sharp brightnessn and sharp colour of the images. If big differences is desired, big Dimension and big Negligence values should be chosen. But in this situation image quality will be distorted. In the second part, special test patterns have been constituted in order to compare DCT and DWT. The component of the test patterns heve sharp crossing. After DCT- DWT transforms sharp crossing in the test pattern heve been assesed digitally and visually. In conclusion, both ordinary and test patterns have been assesed by using DCT -DWT transforms and which transform is the best has been investigated. Key Words : Cosine Transform, Walsh Transform, Pixelization, Test Pattern.