You are here

Home » Content

FRAKTAL GÖRÜNTÜ SIKIŞTIRMADA ‘HASH’ FONKSİYONLARINA DAYANAN YENİ BİR SINIFLANDIRMA YÖNTEMİ

A NEW CLASSIFICATION METHOD FOR FRACTAL IMAGE COMPRESSION BASED ON HASH FUNCTIONS

Journal Name:

  • Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi

Publication Year:

  • 2005

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of Author
Abstract (2. Language): 
In this paper, it is proposed a fractal image compression classification schema which is based on hash functions. Fractal image compression is based on finding similar image blocks. It is an efficient method for compression of natural images and increases quality of other image compression at the same time. However, searching similar pieces requires tedious computations. In order to reduce the computational cost, domain blocks are classified and search for finding similar pairs are performed within those classes. In this study, it is shown that similar pairs can be easily obtained by the proposed classification method. The results obtained showed that the proposed method generally obtains more realistic results than the other fractal methods on at high compression rates. The method is simplest and faster than the others. Moreover, it is suitable for using with color images, video and it can be combined with other image compression methods for better quality.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Bu çalışmada ‘hash’ fonksiyonları kullanılarak fraktal görüntü sıkıştırma yöntemi için bir sınıflandırma şeması önerilmektedir. Fraktal görüntü sıkıştırma yöntemi, görüntü içinde benzer parçaların bulunması esasına dayanır. Doğayla ilgili görüntülerin sıkıştırılmasında diğer yöntemlere göre çok daha etkin olan bu yöntem aynı zamanda diğer görüntü sıkıştırma yöntemlerinin iyileştirilmesinde de etkilidir. Ancak, benzer parçaların aranması oldukça fazla karşılaştırma hesabı yapılmasını gerektirmektedir. Hesaplama maliyetini düşürmek amacıyla, görüntü üzerinde ele alınan parçaların ve bunlarla eşleştirilmesi öngörülen parçaların sınıflandırılarak, benzerliklerin bu sınıflar içinde aranması genellikle tercih edilen yöntemdir. Bu çalışmada önerilen sınıflandırma yöntemi ile benzer parçaların basit bir şekilde bulunabileceği gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlar, sıkıştırma oranının yüksek tutulduğu durumlarda, önerilen yöntemin genellikle diğer fraktal yöntemlerden daha iyi olduğunu göstermiştir. Yöntem, benzerlerinden çok daha basit ve hızlı bir şekilde uygulanabilmektedir. Ayrıca renkli resimler ve video görüntüleri için daha kaliteli sonuçlar elde etmek amacıyla diğer sıkıştırma yöntemleriyle birlikte kullanılabilmektedir.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-fraktal-goruntu-sikistirmada-hash-fonksiyonlarina-dayanan-yeni-bir-siniflandirma-yontemi.pdf
  • 3
1-21
  • Turkish

REFERENCES

References: 

Barahav Z., Malah D., Karnin E. (1995): “Hierarchical Interpretation of Fractal Image Coding
and Its Applications” In Y. Fisher (Editor) “Fractal Image Compression: Theory and
Application” Chapte 5, 91-117, Springer-Verlag, New York, NY, USA.
Barnsley M. (1992): “Fractals Everywhere”. Academic Press, San Diego, CA, USA.
Cormen T., Leiserson C., Rivest R., Stein C. (2003): “Introduction to Algortihms”. MIT
Press, Second Edition.
Fisher Y. (1995): “Fractal Image Compression: Theory and Application”. Springer-Verlag,
Newyork, USA.
Geoff D. (1998): “A Wavelet-based Analysis of Fractal Image Compression”. IEEE
Transactions on Image Processing, Feb. 1998.
Güngör C., Öztürk A. (2004): “A Simple Measure of Correlation for Classification of Domain
Blocks in Fractal Image Compression”. International Conference on Informatics,
September 2004, Çeşme, İzmir, Turkey.
Jacquin A. E. (1992): “Image Coding based on a Fractal Theory of Iterated Contractive Image
Transformations”. IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 1, No. 1, pp. 18-30.
Kim T., Van Dyck R.E., Miller D.J. (2002): “Hybrid Fractal Zerotree Wavelet Image
Coding”. Signal Processing Image Communications, Vol: 17, No:4, 347-360.
Kominek J. (1995): “Advances in Fractal Compression for Multimedia Applications”.
Mandel Brot B. (1983): “The Fractal Geometry of Nature”. W.H.Freeman & Co., Second
Edition.
Salomon D. (2000): “Data Compression: The Complete Reference”. 2nd Edition, Springer
Verlag
Saupe D. (1995): “Accelerating Fractal Image Compression by Multi-Dimensional Nearest
Neighbor Search” In J. A. Storer and M. Cohn (Editors), “Proceedings DCC'95 (IEEE
Data Compression Conference)”. 222-231, Snowbird, UT, USA, March 1995.
Wakefield P., Monro D. (1998): “Fractal Enhancement of Decompressed Images”, In
“Proceedings of ICIP-98 - IEEE International Conference on Image Processing”. Chicago,
Illinois.
Welstead S. (1999): “Fractal and Wavelet Image Compression Techniques”. SPIE Press,
ISBN 0-8194-3503-1.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com