The Best subbands which maximize coding gain with application to still images

oz DOKTORA TEZİ THE BEST SUBBANDS WHICH MAXIMIZE CODING GAIN WITH APPLICATION TO STILL IMAGES SAMI ARICA ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRİK-ELEKTRONİK ANABİLİM DALI Danışman : Doç. Dr. Hakan Çağlar Yıl: 1999, Sayfa: 107 Jüri : Doç. Dr. Hakan Çağlar Prof. Dr. Süleyman Güngör Yrd. Doç. Dr. Ulus Çevik Altband kodlama en etkin kayıplı veri sıkıştırma yöntemlerinden biridir. Kodlama performansım altband süzgeçlerim işaretin doğasına uygun olarak seçmekle artırmak mümkündür. Bu çalışmada önerilen alternatif bir metod da önce işareti bir istatistiksel model olan birinci dereceden autoregressive (AR(1)) modeline uyarlamak ve kodlama kazancını en iyi yapacak band oranlarını hesaplamaktır. Bu yöntem iki boyutlu (2D) işaretlere de yani durağan görüntülere de uygulan abilir. Görüntünün sütunları ve satırları bağımsız olarak kabul edilebilir ve AR(1) ile modellenir. Daha sonra sütunları ve satırları ayrı olarak alt bileşenlerine ayırmak için en iyi band oranlarım sağlayacak bir ağaç yapısı oluşturulur. En iyi band oranlan kodlama kazancım en büyük yaptığından altband kodlamanın başarımını bu ayrıştırma ile artırılmış olacaktır. Anahtar Kelimeler: Sıkıştırma, Süzgeç Çatısı, Altband Kodlama, Dal gacık. II ABSTRACT Ph.D. THESIS THE BEST SUBBANDS WHICH MAXIMIZE CODING GAIN WITH APPLICATION TO STILL IMAGES SAMI ARICA DEPARTMENT OF ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERING INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES UNIVERSITY OF ÇUKUROVA Supervisor : Assoc. Prof. Dr. Hakan Çağlar Year: 1999, Pages: 107 Jury : Assoc. Prof. Dr. Hakan Çağlar Prof. Dr. Süleyman Güngör Assis. Prof. Dr. Ulus Çevik Subband coding is an efficient tool for lossy data compression. It. is possible to enhance its performance by changing subband filters adaptive to signal charac teristics. An alternative method which is proposed in this study is first to model signal by the first order autoregressive (AR(1)) statistical model and finding the best band fractions which maximize coding gain. A tree structure is employed to maintain the best band fractions. This method can also be applied to two dimensional (2D) signals like still images. Columns and rows of the image are considered to form an ensemble and the ensemble is modelled by AR(1). Later a tree is adapted to fit the best band fractions and columns and rows are de composed separately. Because the best band fractions maximize the coding gain subband coding performance is improved by the decomposition. Key Words: Compression, Filter Bank, Subband Coding, Wavelet. 107