Tekrarlı uzunluk kodlaması (RLE) ve ayrıştırma esaslı görüntü sıkıştırma
Run-length encoding and segmentation based image compression
Yazar: MUSTAFA BURAK KALKAN
Danışman: PROF. DR. RECEP DEMİRCİ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Görüntü sıkıştırma = Image compression ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Teknolojinin gelişimiyle birlikte her geçen gün boyutları büyümekte olan sayısal görüntüleri saklamak ve transfer etmek problem haline gelmiştir. Dolayısıyla görüntüleri saklamak için gerekli bellek alanı artmakta ve aynı zamanda transfer süreleri de uzamaktadır. İlgili problemlerin çözümü için geliştirilen çözümlerden biri de görüntülerin sıkıştırılması olmuştur. Bu çalışmada renkli görüntülerin renk uzayı yardımıyla ayrıştırılması yaklaşımı ve tekrarlı uzunluk kodlaması (run length encoding: RLE) algoritması birleştirilerek yeni bir kayıplı sıkıştırma algoritması geliştirilmiştir. Temel olarak kodlayıcı ve kod çözücü olmak üzere iki simetrik yapıdan oluşan yöntemin kodlayıcı aşamasında, orijinal görüntü seçilen eşik sayısına göre renk uzayı yardımıyla ayrıştırılmakta ve renk indirgemesi yapılmaktadır. Sınıflandırma sonucunda görüntüdeki her bir pikselin ait olduğu sınıfı gösteren bir etiket haritası elde edilmektedir. Ayrıca ilgili sınıflara atanan renk değerlerini içeren bir kod kitabı üretilmektedir. Akabinde ise etiket haritasındaki bilgiler ve RLE algoritması yardımıyla sıkıştırma yapılmıştır. Kodlayıcı tarafından üretilen sıkıştırılmış veri biçimlendirilmiş bir dosya halinde belleğe kaydedilebilmekte veya kod çözücü ile bellekten okunabilmektedir. Geliştirilen metodun farklı sınıflandırma çözümleri ile çalışabilme esnekliği de bulunmaktadır. Bu nedenle çok yaygın olarak kullanılan K-ortalamalar yöntemi ile önerilen algoritma birleştirilmiş ve sonuçlar alınmıştır.  İlave olarak önerilen yaklaşımın JPEG ve GIF sıkıştırma formatları karşısındaki başarımı da incelenmiştir. Deneysel sonuçlar geliştirilen yöntemin renk geçişleri ve değişimlerinin az olduğu veya renk dağılımının homojen olduğu görüntülerde daha başarılı sonuçlar üretebildiğini göstermiştir.

Abstract:
With the development of technology, it has become a problem to store and transfer the digital images that are growing in size every day. Therefore, the memory space required to store images increases and also the transfer times are extended. One of the strategies developed for the solution of related problems is the compression of the images. In this study, a new lossy compression algorithm was developed by combining the segmentation of images with color space approach and the run length encoding (RLE) algorithm. In the encoding stage of the method, which consists mainly of two symmetrical structures as encoder and decoder, the original image is segmented with the color space according to the selected number of thresholds and color reduction is performed. As a result of the classification, a label map is obtained that shows the class of each pixel in the image. In addition, a code book containing the color values assigned to the related classes is produced. Then, the information on the label map was compressed using the RLE algorithm. The compressed data generated by the encoder can be stored in the memory as a formatted file or read from the memory by the decoder. The developed method has the flexibility to work with different classification solutions. Therefore, the commonly used K-means method and the proposed algorithm were combined, and the results were taken. In addition, the performance of the proposed approach against JPEG and GIF compression formats was also tested. The experimental results showed that the developed method can produce successful results in images which has homogeneous color distribution or has a small amount of color transitions and changes.