Đmge sıkıştırma, iletim bandı genişliğinin etkin bir şekilde kullanımı ve verilerin en az belleğe ihtiyaç duyacağı şekilde depolanması amacı için geliştirilmiştir. Böylece iletim süresi ve bilgileri saklamak için gerekli donanım en aza indirilmesi sağlanabilmektedir. Đmge sıkıştırma gereksiz verilerin atılması temeline dayanmaktadır. Đmge sıkıştırma tekniklerinin bir çok uygulama alanı vardır ve önemi giderek artmaktadır.
Kayıpsız sıkıştırma tekniklerinden biri de bit-düzlem kodlamadır. Görüntü bitler bazında düzlemlere ayrılır. En az değerli bit bit-düzlem 0’ a ve en çok değerli bit ise bitdüzlem 7 olacak şekilde değerlerine göre sıralanır.
Kayıplı sıkıştırma tekniklerinden vektör kuantalama ise görüntü dizilerinin çerçeveleri arasındaki yüksek benzerlikten yararlanır. Bu yöntemde her çerçeve için kod kitabı bulmak yerine ilk çerçeveden elde edilen kod kitabını kullanarak ardından gelen çerçeveler için bu kod kitabı kullanılır.
Bu çalışma kayıpsız sıkıştırma tekniği olan bit-düzlem kodlamanın kayıplı sıkıştırma tekniği vektör kuantalama üzerinde uygulamasıdır. Bit düzlemi üzerinde vektör kuantalama uygulanarak imge sıkıştırma yapılmıştır. Sonuçlar, vektör kuantalanan resimlerle karşılaştırılmıştır.
Image compression is developed to increase the efficiency of communication channels and to occupy less spaces in storage media. This technique helps reducing communication period, enabling more data flow and decreasing the cost of hardware for data storage. Image compression is supported by the basis of discarding unnecessary data. The importance of image compression techniques that have lots of usage areas is increasing.
One of the methods of lossless compression techniques is bit-plane compression. The image is separated with respect to planes that base of bits. Bits are arranged by bitplane 0 corresponds to the least significant bit, conversely bit-plane 7 corresponds to the most significant bit.
Vector quantization, that is one of the lossy compression techniques, utilizes highly correlation between the frames of the image sequences. Instead of finding a new code book for each frames, the code book founded from the first frame is used for the consecutive frames by using correlation between frames.
In this thesis, bit-plane coding applies on vector quantization. Image compression is performed by applying vector quantization on bit-plane slicing. The results are compared with vector quantized images.
