Multimedya Temelleri – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri
Dalgacık Dönüşümü
Her seviyedeki dalgacık dönüşümü artık iki aşamadan oluşuyor: Dalgacık katsayılarının lineer tahminden farkı olarak hesaplanması ve bu ayrıntılarla yaklaşımların kaldırılması. Bu şema gösterilmiştir.
Kaldırmaya dayalı bu analizin sentezi, Denklemlerin basit tersidir. Bu örnek kaldırma tabanlı dönüşüm, yüksek geçiren ve alçak geçiren filtreler olarak tekrar ifade edilirse, bir detay katsayısının bir sonraki daha ince seviyenin üç sinyal katsayısından etkilendiğini, bir yaklaşım katsayısının ise beş katsayısından etkilendiğini görürüz. bir sonraki daha ince seviyedir.
Az önce türettiğimiz filtreler, standart JPEG200 önerilen varsayılan tersinir dalgacık dönüşümü Daub–5/3 filtreleridir. JPEG2000 bağlamında, Daub–9/7 olarak gösterilen tersinmez bir dalgacık filtre bankası da tanımlanır.
Tersinmez dalgacık dönüşümü, sunulan kaldırma şemasını yineler. Yani, yalnızca bir sonraki yineleme seviyesinin detayları % mevcut seviyenin yaklaşık değerlerine göre hesaplanmaz ve bir sonraki yinelemenin yaklaşımları da bu ayrıntılara dayanarak % seviyesinde hesaplanır.
Buna karşılık, yukarıda açıklanan ayrıntıların hesaplanması, yaklaşık değerlerin hesaplanmasında olduğu gibi, parametrelerle ağırlıklandırılır; her ikisi de yalnızca ara değerlerdir. % seviyesindeki ayrıntıların hesaplanması bu ara yaklaşımlara dayalıdır ve bu nedenle yaklaşıklıkların hesaplanması, % seviyesindeki bu son ayrıntılara dayanır.
% seviyesindeki katsayıların % seviyesindeki katsayılar üzerindeki etkisi böylece özetle daha yaygındır: % seviyesindeki ayrıntılar ( yerine ) seviyesindeki orijinal numunelere dayanırken, yaklaşık değerler şu şekildedir: % seviyesindeki ( yerine ) yaklaşımlara dayalıdır.
Her iki filtre bankasının katsayıları verilmiştir. Sonlu kesirler olarak hesaplamaları yoluyla sonsuz hassasiyete izin veren tersinir filtre bankasının katsayılarının aksine, Daub-9/7 filtre bankasına tersinmez kavramı eklenmiştir, çünkü gerçek değerli parametreler nedeniyle filtre hesaplamasına girin, katsayıları yuvarlanmış değerlerdir. JPEG2000 standardı, durağan görüntülerdeki belirli önemli bölgelerin kodlanmasına odaklanılacağı yerde kısaca özetlenecektir.
Bu, dalgacık teorisi ve ses ve görüntü işlemede kullanımıyla ilgili pratik hususlar hakkındaki tartışmamızı sonlandırıyor. Zaman-frekans analizinin önemli kavramını ve kısa süreli Fourier analizine kıyasla dalgacık analizinin en büyük avantajını tanıttık.
Somut uygulama görevlerinde ortaya çıkan zorlukların ana hatlarını çizdi. Uygun bir dalgacık filtre bankasının seçimi, bir sinyalin sınırının işlenmesi, bir sinyalin yaklaşım kısmındaki yinelemelerin seviyesi ve kodu çözülmüş bir sinyalin alıcı tarafından nasıl temsil edileceği sorusu gibi soruların yanıtları henüz tam bilgiyi elde etmemiştir, bununla birlikte, belirli göreve olduğu kadar altta yatan sinyale de bağlıdır.
Kısım II’de, ses, görüntü ve video kodlama uygulamalarına giriyoruz ve dalgacık dönüşümü kodlamanın gelecek vaat eden uygulamalarını sunuyoruz.
Multimedya Temelleri
Dalgacık dönüşümünün teorik yönlerinin yanı sıra pratik hususlarını tartıştı. Kısım II, bu kavramları kullanır ve çoklu ortam kodlaması için yeni uygulamalar arar.
Bu tez bağlamında, multimedya terimi, sinyal işleme kavramının bir sinyali analiz etmek ve değiştirmek için tüm teknikleri özetlediği, ses, durağan görüntüler ve video olmak üzere üç sinyal işleme alt grubunu ifade eder.
Bir analog girişi (örn. konuşma), bir analogdan dijitale dönüştürme, sürecin kalbini oluşturan bir dijital işlemci, dijital sinyalin tekrar analoga dönüştürülmesi ve son olarak analog çıkış ile tipik bir işleme sistemini gösterir.
Dijital işlemci, sinyalin iki ana amacından birine sahip olabilir, yani, yapı bileşenlerine ayrıştırma, bazı ilginç özelliklerin çıkarılması ve manipülasyonu veya sıkıştırma, yani depolama alanının azaltılması gerekir.
Sıkıştırma, algılanabilir kalite kaybını en aza indirmek için ideal olarak çalıştığından, her iki uygulama da ilişkilidir; bu, sinyal analizi ve en önemli özelliklerin bakımı ile birlikte gider. Ana ses uygulamamızın analiz içerdiğini, hem görüntü hem de video kodlamanın sıkıştırmaya odaklandığını göreceğiz.
Multimedya temelleri hakkındaki bu bölüm, veri sıkıştırma kavramını tanıtmakta ve altta yatan sorun açısından önem taşıyan farklı yönleri sınıflandırmaktadır. Dijital ses işlemenin temeli, analog eşdeğerinde bulunan bilgilerin hiçbirini kaybetmeyen bir dijital sistemin tasarlanabilmesidir. İçinde, örnekleme teorisi kısaca gözden geçirilir.
Multimedya ilkesi nedir
Multimedya tasarımı nedir
Multimedya Nedir
Veri Sıkıştırma
Veri sıkıştırma, bir sinyali tanımlamak için gereken bit sayısını azaltma sanatı ve bilimidir. Teknikler öncelikle kayıpsız ve kayıplı sıkıştırma teknikleri olarak sınıflandırılır. Her iki yaklaşımın bir kombinasyonuna hibrit kodlama denir.
Böylece üç sıkıştırma kategorisi mevcuttur:
Entropy Coding, kayıpsız bir sıkıştırma tekniğidir. Entropi kavramı termodinamikte ortaya çıkmıştır: Eğer bir termodinamik sistem (veya bir veri kaynağı) iyi organize edilmişse ve çok az gelişigüzellik içeriyorsa, o zaman entropi miktarı azdır.
Buna karşılık büyük miktarda entropi, büyük bir düzensizlik durumunu gösterir. Bilgi teknolojisinde, mümkün olan en büyük entropi miktarı, tüm kod alfabesi üzerinde eşit olasılık dağılımı anlamına gelir.
Entropi kodlaması sayı uzunluğu kodlaması, örüntü ikamesi, Huffman kodlaması, aritmetik kodlama vb. içerir. Yedeklemeleri ararken verilerin akıllıca işlenmesini ve depolama alanını en aza indirmek için gerçekçi bir olasılık dağılımını gerçekleştirir. Sıkıştırılmış veriler orijinaliyle aynıdır.
Kaynak Kodlama, aksine, kayıplı bir süreçtir. Verinin veri havuzu olarak insana mahsustur olmasından yararlanır. İnsan görsel ve işitsel sistemleri, kaynak kodlama için çok önemlidir, çünkü bu yaklaşım, insan kulağı veya gözü tarafından algılanamayan bilgileri atmak için eksikliklerinden yararlanır.
Kaynak kodlama teknikleri enterpolasyon ve alt örnekleme, fraktal kodlama ve ayrık kosinüs ve dalgacık dönüşümleri gibi tüm dönüşüm tabanlı kodlama tekniklerini içerir. Daha kesin olarak, dönüşümün kendisi herhangi bir veri kaybı anlamına gelmez veya bilgisayar tarafından yapılan aritmetik yuvarlama işlemlerinden kaynaklanan yalnızca küçük bir veri kaybı anlamına gelir. Ancak dönüştürülen verilerin sonraki bir niceleme işlemi bilgiyi atar, böylece süreç geri alınamaz.
Çoğu sıkıştırma standardı, her iki kodlama tekniğini sözde hibrit kodlamada birleştirir. Önce orijinal sinyali dönüştürürler ve nicelerler (yani, kaynak kodlaması yaparlar) ve ardından nicelenmiş verileri entropi ile kodlarlar. Örnekler JPEG, JPEG2000, H.261, H.263 ve MPEG’dir.
Video kodlamada, hareket telafisi yaygın bir veri azaltma tekniğidir. Bir video dizisinin ardışık iki karesi (0 ve 0) arasındaki fazlalık genellikle belirgin olduğundan, benzer nesneler için ardışık kareler aranır.
0’daki bir nesneyi 0’a artı bu tahminin kodlanmış hatasına eşleyen benzeşimli dönüşümün saklanması, öngörülemeyen çerçevelerden daha az bit hızı gerektirir. Hareket dengeleme, tüm MPEG kodlama standartlarına dahil edilmiştir.
Multimedya ilkesi nedir Multimedya Nedir Multimedya tasarımı nedir
