FRAKTAL GÖRÜNTÜ SIKIŞTIRMADA 'HASH' FONKSİYONLARINA DAYANAN YENİ BİR SINIFLANDIRMA YÖNTEMİ

Bu çalışmada ‘hash’ fonksiyonları kullanılarak fraktal görüntü sıkıştırma yöntemi için bir sınıflandırma şeması önerilmektedir. Fraktal görüntü sıkıştırma yöntemi, görüntü içinde benzer parçaların bulunması esasına dayanır. Doğayla ilgili görüntülerin sıkıştırılmasında diğer yöntemlere göre çok daha etkin olan bu yöntem aynı zamanda diğer görüntü sıkıştırma yöntemlerinin iyileştirilmesinde de etkilidir. Ancak, benzer parçaların aranması oldukça fazla karşılaştırma hesabı yapılmasını gerektirmektedir. Hesaplama maliyetini düşürmek amacıyla, görüntü üzerinde ele alınan parçaların ve bunlarla eşleştirilmesi öngörülen parçaların sınıflandırılarak, benzerliklerin bu sınıflar içinde aranması genellikle tercih edilen yöntemdir. Bu çalışmada önerilen sınıflandırma yöntemi ile benzer parçaların basit bir şekilde bulunabileceği gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlar, sıkıştırma oranının yüksek tutulduğu durumlarda, önerilen yöntemin genellikle diğer fraktal yöntemlerden daha iyi olduğunu göstermiştir. Yöntem, benzerlerinden çok daha basit ve hızlı bir şekilde uygulanabilmektedir. Ayrıca renkli resimler ve video görüntüleri için daha kaliteli sonuçlar elde etmek amacıyla diğer sıkıştırma yöntemleriyle birlikte kullanılabilmektedir.