Biyomedikal Görüntülerin Dalgacık Dönüşümü İle Sıkıştırılması

Abstract

Bu çalışmada dalgacık dönüşümü kullanılarak biyomedikal görüntülerin sıkıştırılması incelenmiştir. İlk olarak entropi ve oran bozulma gibi görüntü sıkıştırmaya uygulanan kaynak kodlama teorisinin temel kavramlarına değinildi. Bunu Huffman, aritmetik, koşan uzunluk, dönüşüm ve altband gibi kayıplı ve kayıpsız kodlama teknikleri izledi. Fraktal kodlama kavramına da kısaca değinildi. Daha sonra JPEG görüntü sıkıştırma standardı kısaca açıklandı. Sonra görüntü kodlama uygulamaları açısından dalgacık teorisi açıklandı. Dalgacıkların durağan olmayan işaret analizindeki faydaları tartışıldı. Dalgacık ve çoklu çözünürlük analizi arasındaki bağıntılar gösterildi. Sonra dalgacıkların düzenlilik ve kaybolma momenti özelliklerine tartışıldı. Sonra bir boyutlu dalgacık dönüşümü iki boyutlu duruma genişletildi. Buradan dalgacık tabanlı bir kodlayıcı tasarlandı. Örnek medikal görüntüler dalgacık kodlayıcısında sıkıştırıldı ve JPEG sonuçlarıyla karşılaştırıldı.

In this study biomedical image compression was investigated using wavelet transform. The fundamental concepts of source coding theory, namely entropy and rate-distortion, were reviewed as applied to image compression. This was followed by a review of lossless and lossy compression techniques, such as Huffman, arithmetic, run-length, transform and subband coding. The concept of fractal coding was also introduced briefly. The wavelet theory from the perspective of image coding application was reviewed. The usefulness of between wavelets and multiresolution analysis was then established. The regularity and vanishing moments properties of wavelets were discussed. 1-D wavelet transform was then extended to 2-D case. Hence a wavelet based coder was designed. Sample biomedical images were compressed by the wavelet coder and compared with results of JPEG.