SYMPES yöntemi ile video görüntülerinin sıkıştırılması
Compression of video images with SYMPES method
Yazar: TÜRKER TOGAY AKSOY
Danışman: PROF. DR. BEKİR SIDDIK BİNBOĞA YARMAN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Anabilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Sayısal video sıkıştırma = Digital video compression

Özet:
Video, bir dizi hareketli görüntünün elektronik ortamda kaydedilmesi ve oynatılması için kullanılan bir dijital medya formatıdır. Günümüzde video iletimi, internet teknolojileri sayesinde oldukça gelişmiş bir hale gelmiştir. İnternet bağlantısı olan herkes, dünya genelindeki farklı platformlardan video içeriklerine kolayca erişebilir ve bunları izleyebilir. Video, görüntü, ses ve diğer verileri içerebilir. Bu veriler, genellikle dijital olarak sıkıştırılır ve depolanır. Video verilerinin güvenliği hem videoyu kaydedenlerin hem de videoyu izleyenlerin gizliliğini korumak için önemlidir.
Daha önce yapılan çalışmalarda görüntülerin SYMPES metodu ile modellenmesi yapılmıştır. Bu tezde ise video diye adlandırdığımız hareketli görüntülerin SYMPES metodu ile modelleme çalışması yapılmıştır. Bu metodun en önemli özelliği, SYMPES yöntemi ile yeniden oluşturmak istediğimiz videoyu, videodan bağımsız görüntüler ve videonun herhangi bir görüntü karesinden aldığımız görüntüler ile üretmektir. Bu tezde, 2048x1536, 2400x1800, 960x1280, 848x480, 1280x720 ve1920x1080 çözünürlük özelliğine sahip 5 farklı görüntü kullanıldı. SYMPES yöntemi ile yeniden üretmek istediğimiz 1920x1080, 848x480 ve 1280x720 çözünürlük özelliğine sahip 3 farklı video kullanılmıştır. Bu tezde Sympes yöntemini, sütun vektör yaklaşımı ve görüntü blok yaklaşımı kullanarak yeniden video oluşturduk. Video, ilk önce 〖VF〗^((s)) olarak adlandıran video karelerine bölünür. Bu durumda, SYMPES yöntemine göre, her biri eşit 𝐿𝐹 uzunluğunda çerçevelere yada MxM sayısında karesel bloklara bölünen işaretin her bir j. çerçevesi için 𝐺𝐹𝑗≅𝐺𝑗𝐸𝐼𝐸𝑆𝐼𝑆 ,(𝑗=1,2…,V𝐹) şeklinde ifade edilebilir. Burada, 𝐺𝑗 çerçeve kazancını ifade eden reel bir sabit; 𝑆𝐼𝑆𝑇=[𝑆𝐼𝑆1 𝑆𝐼𝑆2…𝑆𝐼𝑆𝐿𝐹]  ise en küçük ortalama karesel hata (LMS) anlamında 𝐺𝑗𝑆𝐼𝑆 ifadesi ile çerçevenin hemen hemen bütün enerjisini içeren bir imza (veya enerji) vektörü; 𝐸𝐼𝐸 ise 𝐿F×𝐿𝐹 boyutunda köşegen matris olup 𝐺𝑗𝑆𝐼𝑆 ifadesinin bir zarf (veya bilgi) vektörüdür. Önceden tanımlı olan bilgi ve enerji vektörleri bu çalışmada etkin bir şekilde kullanılmıştır. 𝐿𝐹=8 olarak alınan çerçeve uzunlukları ve MxM=8 karesel görüntü blokları için Psnr(Peak Signal Noise Ratio), Mse(Mean Squared Error) değerleri, videoyu yeniden oluşturma süreleri ve blok bazında sıkıştırma oranları ile incelenmiştir.

Abstract:
Video is a digital media format which is used for recording and playback of a series of motion pictures electronically. Today, video transmission has become quite advanced thanks to internet technologies. Everyone with an internet connection can easily access and watch video content from different platforms around the world. Video may contain images, audio, and other data. This data is usually digitally compressed and stored. The security of video data is important to protect the privacy of those who recorded the video and those who watched the video.
In the previous studies, the images were modelled with the SYMPES method. In this thesis, the modelling study of motion pictures, which we call video, was carried out with the SYMPES method. The most important feature of this method is to produce the video we want to reproduce with the SYMPES method, with images independent of the video and the images we receive from any image frame of the video. In this thesis, 5 different images with 2048x1536, 2400x1800, 960x1280, 848x480, 1280x720 and 1920x1080 resolutions were used. 3 different videos with 1920x1080, 848x480 and 1280x720 resolutions that we wanted to reproduce with the SYMPES method. In this thesis, we recreated video, using the Sympes method, column vector approach and image block approach. The video is first divided into video frames called 〖VF〗^((s)). At this stage, according to the SYMPES method, it can be expressed as 𝐺𝐹𝑗≅𝐺𝑗𝐸𝐼𝐸𝑆𝐼𝑆 ,(𝑗=1,2…,V𝐹) for each j. frame of the sign, divided into frames of equal length 𝐿𝐹 or square blocks of MxM number. Here, 𝐺𝑗 is a real constant expressing the frame gain; 𝑆𝐼𝑆𝑇=[𝑆𝐼𝑆1 𝑆𝐼𝑆2…𝑆𝐼𝑆𝐿𝐹] is a signature (or energy) vector containing almost all the energy of the frame, with the expression 𝐺𝑗𝑆𝐼𝑆 in the sense of least mean square error (LMS); 𝐸𝐼𝐸 is a diagonal matrix of size 𝐿F×𝐿𝐹 and is an envelope (or information) vector of 𝐺𝑗𝑆𝐼𝑆. Information and energy vectors, which are predefined, are used effectively in this study. Psnr (Peak Signal Noise Ratio), Mse (Mean Squared Error) values for frame lengths taken as 𝐿𝐹=8 and MxM=8 square image blocks were analysed with video re-render times and block-based compression ratios.