3-D object mesh geometry compression with vector quantization

ÖZGÜR ORCAY

3-D object mesh geometry compression with vector quantization

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2003

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ÖZGÜR ORCAY

Danışman: SADIK FİKRET GÜRGEN

Özet:

ÖZET 3-B NESNE BELGİLERİNİN VEKTÖR NİCEMLEME YÖNTEMLERİ İLE SIKIŞTIRILMASI 90'k yılların başından beri 3-B (3 Boyutlu) nesne bilgilerinin internet üzerinden erişimi, özelikle son kullanıcılar için, oldukça ilgi çekici hale gelmiştir. Bu gelişmelere paralel olarak 3-B nesnelerin kullanım alanları da genişlemiştir. Bu ilerlemenin sonucunda da 3-B nesnelerin görüntülenmesi için bazı standartlar geüştirilmiştir. Bunların en önde gelenleri VRML (Virtual Reality Modeling Language) ve MPEG-4 (Motion Pictures Expert Group-4) olarak belirtilebilir. 3-B nesneler çok değişik metotlar ile sunulabilir. Bunlardan biri de ağ yöntemi ile sunumdur. Çalışmamız da 3-B nesneleri görüntülemek amacıyla bahsi geçen sunum metodu kullanılmıştır. Projemizin temel amacı VRML standardı ile belirtilen nesne bilgisinin, birçok metodun bir araya getirilmesinden elde edilen yeni bir algoritma ile sıkıştmlmasıdır. Bu algoritmanın bir diğer önemli özelliği de çokgen ağ yapılarında da çalışabilir olmasıdır. Geliştirdiğimiz algoritma birçok yapıyı içermektedir. Kullanılan ağ yöntemi ile sunum tekil çözünürlüklü bir yapı olduğundan, ağ üzerinde yer alan her bir yüzün birbirleri ile ilişkisini içeren bağlanırlık kodlaması, algoritmamızın ilk temel kısmım oluşturur. Gerçek amacımız yeni bir bağlanırlık algoritması geliştirmek olmadığı için [lj'deki metot kullanılmış ve bu yapıya baza değişiklikler eklenerek kendi kullanım amacımıza daha uygun bir hal kazandırılmıştır. Diğer temel kısım ki asıl ilgi alanımız, geometri kodlamasıdır. Burada ağ üzerindeki noktaların nicemlenmesi ile kayıplı bir kodlama yapılmaktadır. Bu alanda yapılan çalışmalar oldukça kısıtlıdır. Bugüne kadar yaptığımız araştırmalarda sadece iki çalışmanın bizim yaptığımız proje ile benzerlik gösterdiğini söyleyebiliriz ([2,4]). Kullandığımız algoritmalar LBG ve ECVQ ismiyle anılmaktadır.