MATLAB Proje Fikirleri -2 | Türkçe Matlab Eğitimi

KAYIPSIZ GÖRÜNTÜ SIKIŞTIRMA PROJESİ 

Kayıpsız Görüntü Sıkıştırma Projesi nedir ? Matlab proje fikirleri nedir ? Matlab’de proje nasıl yapılır  ? Bu ve benzeri sorulara cevap aradığımız bu serinin 2. yazısı olan Kayıpsız Görüntü Sıkıştırma projesi yazısı ile yine birlikteyiz.

Başlayalım.

KAYIPSIZ GÖRÜNTÜ SIKIŞTIRMA PROJESİ İNCELEME

Bugünlerde kameralar daha fazla megapixellerle çekilecek olan fotoğrafların kalitesini arttırmaktadırlar.Bundan dolayı artan görüntü kalitesi ile doğal olarak görüntü boyutları da artmaktadır.

Görüntü sıkıştırma ile ilgili Matlab’de Graphical User Interface (Grafiksel Kullanıcı Arayüzü) bu proje için kullanılmıştır.Bu proje teknik anlamda görüntüyü sıkıştırırken kalitenin aynı kalmasını amaçlamaktadır.

Kameralar günümüzde görüntülerin kalitesini artırmak için daha fazla megapiksel sağlamaktadırlar.Pekala görüntü kalitesi arttıkça görüntü dosyasının boyutu da artmaktadır.

İnternet üzerinde bulunan hız limiti sebebiyle , daha büyük boyutlarda olan kaliteli resimleri yüklemek ise daha fazla zaman gerektirmektedir.Bir kullanıcı , görüntü kalitesini düşürmeden görüntüyü sıkıştırmak isteyebilir ya da bu durum gerekebilir.

Mobil üreticiler , fotoğraf makinalarında kaliteden ödün vermeden görüntülerin küçültülmüş boyutlarda saklanmasını sağlayan algoritmalara ihtiyaç duymaktadırlar.

İki tip sıkıştırma algoritması kullanılmaktadır ; Lossless ve Lossy-Image

Bu yazımızda ise ; kalitesini korurken boyutunu küçültmek için yakalanan görüntüyü sıkıştırmak için bir teknik üzerine konuşacağız.

Önerilen algoritmanın doğruluğunun kontrolü adına da birkaç görüntü kontrol amaçlı kullanılacaktır.

Bu yazımızda görüntüyü iyi bir sıkıştırma oranı ile sıkıştıran ayrı bir kosinüs dönüşüm algoritması kullanılmıştır.

Piksellerini yakalamak adına görüntü MATLAB sayesinde okunur.Sıkıştırılmış görüntü elde edildikten sonra da tepe-sinyal-gürültü oranı (PNSR) ve ortalama kare hatası (MSE) aşağıdaki gibi hesaplanır.

matlab proje örnekleri

Peak-Signal-Noise Ratio (PSNR) ve Mean-Square Error (MSE) formülleri :

MSE = ∑m,n(Image1(m,n) – Image2(m,n))^2 / mxn

Burada m ve n ; satır ve sütun sayısıdır.Görüntü1 ve Resim2 sırası ile de orijinal ile sıkıştırılmış görüntülerdir.

Sıkıştırma işleminin ardından , görüntünün kalitesinde çok fazla değişiklik meydana gelmemelidir.MSE , orijinal görüntü ile sıkıştırılmış görüntü arasındaki bir hatayı belirtir.Ve bu durum mümkün olduğunca küçük olmalıdır.

R giriş görüntüsü veri tipindeki (görüntünün olası maksimum piksel değeri) maksimum dalgalanmadır.

PNSR ; MSE ile ilgilidir ve sıkıştırılmış bir görüntüde gürültü miktarını bizlere verir.PNSR mümkün olduğunca yüksek olmalıdır.

PSNR = 10 log 10 (R^2 / MSE

Tüm denklemler MATLAB’de fonksiyonlar şeklinde uygulanır.

KAYNAK KODUNU İNDİRMEK İÇİN TIKLAYINIZ !

KAYIPSIZ GÖRÜNTÜ SIKIŞTIRMA PROJESİ SONUÇ : 

Bugünki yazımızda Kayıpsız Görüntü Sıkıştırma Projesini inceledik.Matlab proje fikirleri yazı dizisinin 2.si olan bu yazımızda umuyorum faydalı birtakım bilgileri sizlere aktarabilmişimdir.Ek olarak ilgili alanlarda proje inceleme ve kaynak kodların paylaşımı konusunda daha çok inceleme yapma niyetindeyim.Sizlerden gelecek öneri ve eleştirilere de her zaman açık olduğumu ifade etmek isterim.

İyi Çalışmalar

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.