Wavelet based image coding and interpolation

Abstract

The need of higher resolution on imaging systems and displays increases everyday. Data rates and bandwidth are still limited to satisfy the demands of enhanced resolutions. So, we should develop intelligent enhancement tools which yield higher resolution images with comparably limited bitrate. In this thesis, we examine the quality enhancement capabilities of two di erent approaches, i.e. image coding and image interpolation. Better image coding algorithms are capable of producing enhanced higher detail images at the same bitrate. For that purpose, we design an e cient and intelligent wavelet based image coding algorithm that codes the hierarchical description of wavelet coe cients instead of coding themselves. Namely, we introduce the hierarchical quantization index tree which is composed of quantization index classes. These index classes are constructed using combination of similar wavelet coe cients which leads an adaptive structure. Then, this hierarchical tree is optimized by a simple rate-distortion analysis to achieve e cient bit allocation among various di erent regions of natural images. In the second part of the thesis, we propose a wavelet based interpolation algorithm that exploits the correlation between high resolution(HR) and low resolution(LR) images. Basically, we design linear minimum mean square error lters between HR and LR images to recover lost high frequency information. For modeling the relationship between two resolutions, we use two di erent approaches, i.e. block based lter design and context adaptive lter design. In block based lter design algorithm, we partition the image into blocks to capture local frequency variations. In context adaptive algorithm, we use a simple context to adapt di erent image structures. We also brie y mention how these new approaches can be integrated into a novel coding + resolution enhancement joint framework. Simulations show that both our coding and interpolation algorithms perform better than most existing schemes.

Görüntüleme sistemleri ve ekranlardaki daha yüksek çözünürlük ihtiyacı gün geçtikçe artmaktadır. Veri gönderim hızları ve band genişliği çözünürlüklü iyileştirme ihtiyacına göre yetersiz kalmaktadır. Bu nedenle, neredeyse sabit bit hızına sahip yüksek çözünürlüklü imge elde etmeye yarayan akıllı iyileştirme araçları geliştirmeliyiz. Bu tezde, iki farklı yaklaşımın, yani imge kodlama ve imge ara değerlemenin kalite iyileştirme yeteneklerini inceliyoruz. Daha iyi imge kodlama algoritmalar ayn bit hızı için daha yüksek ayrıntı içeren iyileştirilmiş imge elde etme olanağına sahiptir. Bu amaçla, dalgacık katsayılarının kendilerini kodlamak yerine, onların sıradüzensel tanımını kodlayan verimli ve akıllı bir dalgacık bazl imge kodlama algoritması tasarlıyoruz. Yani, nicemleme indeks sınıflarının birleşmesinden oluşan sıradüzensel nicemleme indeks ağacını tanıtıyoruz. Bu indeks sınıfları, uyarlanabilir bir yapı sağlayacak biçimde benzer dalgacık katsaylarının birleştirilmesi ile oluşturulmaktadır. Daha sonra, bu sıradüzensel ağaç, doğal imgelerin farklı bölgeleri arasında verimli bit dağıtımını sağlamak amacıyla basit bir hız-bozulum analizi ile en iyilenmektedir. Tezin ikinci bölümünde, yüksek ¸çözünürlüklü(YC¸) imge ile düşük çözünürlüklü (DC¸) imge arasındaki ilintiden yararlanan dalgacık bazlı bir imge ara değerleme algoritması öneriyoruz. Temel olarak, kayıp yüksek frekans bilgisini toparlamak amacıyla, YC¸ ve DC¸ imge arasında doğrusal en düşük ortalama karesel hata süzgeçleri tasarlıyoruz. İki , çözünürlük arasındaki ilişkiyi modellemek için iki farklı yaklaşım kullanıyoruz, bunlar blok bazlı süzgeç tasarımı ve bağlam uyarlamalı süzgeç tasarımıdır. Her iki algoritma içinde, DC¸ imgeyi yeniden boyutlandırmak amacıyla bir başlangıç ara değerleme yöntemi kullanıyoruz. Blok bazlı süzgeç tasarımı algoritmasında yerel frekans değişimlerini yakalamak amacıyla imgeyi bloklara bölüyoruz. Bağlam uyarlamalı algoritmada farklı imge yapılarına uyarlanabilirlik sağlamak amacıyla basit bir bağlam kullanıyoruz. Ayrıca, bu yaklaşımların nasıl yeni bir kodlama + ¸çözünürlük iyileştirme ¸çatısı altında biraraya getirilebileceğinden kısaca bahsediyoruz. Benzetimler, kodlama ve ara değerleme algoritmalarımızın varolan yaklaşımlardan daha iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir.