JPEG Sıkıştırma Algoritmasının Dünü Bugünü ve Geleceği

Öz

Bilim ve teknolojideki gelişmeler her geçen gün büyük veri kavramının önemini ön plana çıkarmaktadır. Bu yüzden hayatımızın bir parçası haline gelen sayısal verilerimizin etkili yöntemlerle iletilmesi ve saklanması gerekmektedir. Hem veri aktarımı hem de veri depolama süreçlerinde etkililiği sağlamak için kullanılan en yaygın yöntem veri sıkıştırmadır. Veri sıkıştırma algoritmaları farklı gereksinimlere göre iki temel kategoriye ayrılmaktadır. Bu kategoriler kayıplı ve kayıpsız veri sıkıştırma algoritmalarıdır. Bu çalışmada kayıplı veri sıkıştırma algoritmaları üzerine bir inceleme yapılmıştır. Çalışmayı ham bir literatür analizinden ayıran en önemli nokta özellikle uygulamalarda ortaya çıkan problemler üzerinden olası çözüm önerilerinin tartışılmış olmasıdır. Çalışma bu alanda ilerlemeyi planlayan araştırmacılar için bir yol haritası niteliğindedir. Çalışmanın temel amacı “Bir kayıplı veri sıkıştırma uygulaması için etkili yöntemin nedir?” soruna cevap bulabilmeyi hedeflemektedir.  

Anahtar Kelimeler

• Veri sıkıştırma,Kayıplı veri sıkıştırma,JPEG

Kaynakça

1. 1. Z. Xiong, X. Wu, S. Cheng, J. Hua, (2003). “Lossy to lossless compression of medical volumetric data using 3D integer wavelet transforms”, IEEE Transactions on Medical Imaging ,vol.22, pp.459–470. 2. S.R.K. Park, J. Kwon, (2002). Low power reconfigurable DCT design based on sharing multiplication,IEEE Int. Conf. on Acoustics, Speech, and signal Processing, vol. 3, pp. 3116–3119, 3. S. Saha. (2001). "Image Compression from DCT to Wavelet", ACM Crossroads Student Magzine, 21 Jan 2001. 4. John C. (2006). Russ.The Image Processing Handbook.,ISBN-10: 0849372542. ISBN-13: 978- 0849372544, CRC Press,5thedition, (December 19, 2006). 5. Graham Hudson, (2017). Alain Léger, Birger Niss, István Sebestyén, JPEG at 25: Still Going Strong, IEEE MultiMedia, Volume: 24, Issue: 2, Apr.-June 2017. DOI: 10.1109/MMUL.2017.38 6. Thomas Richter, (2016). Alessandro Artusi, Touradj Ebrahimi, JPEG XT: A new family of JPEG backward-compatible standards, IEEE Multimedia Magazine, Issue of July/Sept DOI: 10.1109/MMUL.2016.49. Pre-print version. 7. David Taubman, Michael Marcellin, (2002). JPEG2000: standard for interactive imaging, Proceedings of the IEEE, volume 90, issue 8, pp 1336 - 1357, IEEE, 8. P. Howard, F. Kossentini, B. Martins, S. Forchhammer, W. Rucklidge, (1998). The emerging JBIG2 standard, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol.8, no.7, pp.838-848, Nov. 9. Evangelos Alexiou, Irene Viola, Lukas Krasula, Thomas Richter, Tim Bruylants, Antonio Pinheiro, Karel Fliegel, Martin Rerabek, Athanassios Skodras, Peter Schelkens and Touradj Ebrahimi, (2016). Overview and Benchmarking summary for the ICIP 2016 Compression Challenge, 23rd International Conference on Image Processing, September 25 - 28, Phoenix, Arizona. 10. Kyoungro Yoon, Youngseop Kim, Je-Ho Park, Jaime Delgado, Akio Yamada, (2012). Frederic Dufaux, Ruben Tous, JPSearch: New international standard providing interoperable framework for image search and sharing, Signal Processing: Image Communication, Volume 27, Issue 7, pp 709-721, Elsevier, (ScienceDirect). 11. Mary Meeker, Internet Trends (2016) - Code Conference, KPCB reports 2016, June 1, 2016. 12. Willème, A., Descampe, A., Rouvroy, G., Pellegrin, P., & Macq, B. (2017). JPEG XS-based frame buffer compression inside HEVC for power-aware video compression. In Applications of Digital Image Processing XL (Vol. 10396, p. 103960C). International Society for Optics and Photonics. 13. Touradj Ebrahimi, Siegfried Foessel, Fernando Pereira, Peter Schelkens, (2016). JPEG Pleno: Toward an Efficient Representation of Visual Reality, IEEE Multimedia, Oct-Dec (IEEE Xplore)