Görüntü ve video sıkıştırma teknikleri, yoğun kullanımından dolayı, sürekli geliştirilmekte ve iyileştirmelere tabi tutulmaktadır. CNN’lerin kullanımı, özellikle de yapay sinir ağı tabanlı sıkıştırma teknikleri, bu geliştirmelerin en önemlilerinden biridir. CNN, sıradan sinir ağlarından farklı olarak derin öğrenme uygulamalarında kullanılmak üzere tasarlanmış bir tür yapay sinir ağıdır. Günümüzde kullanılan yaygın sıkıştırma algoritmaları, örneğin, JPEG, PNG ve HEVC gibi, bazı sorunlarla karşılaşmaktadır. Yeni nesil görüntü sıkıştırma teknikleri, bölge tabanlı sıkıştırma, önbellek tabanlı sıkıştırma ve yapay sinir ağı tabanlı sıkıştırma gibi birçok farklı yöntemle geliştirilmekte ve araştırmalar sürmektedir.
Video sıkıştırma teknikleri de aynı şekilde geliştirilmekte ve iyileştirilmektedir. H.264 ve H.265 gibi yaygın kullanılan tekniklerin yanı sıra, yeni olan CNN tabanlı video sıkıştırma teknolojisi H.266/Versatile Video Coding (VVC) da gündeme gelmiştir. Yapay sinir ağı tabanlı sıkıştırma teknikleri, özellikle de CNN tabanlı yaklaşımların, geleceğin sıkıştırma alanındaki öncelikli tercihleri arasında yer alması muhtemeldir.
CNN Nedir?
CNN (Convolutional Neural Network), sıradan sinir ağlarından farklı olarak derin öğrenme uygulamalarında kullanılmak üzere tasarlanan bir tür yapay sinir ağıdır. Görüntü, ses ve video gibi işleme gerektiren verilerin işlenmesinde oldukça etkilidir. CNN, algoritması sayesinde görüntü sıkıştırma işlemlerinde de kullanılmaktadır. Derin öğrenme teknolojisi sayesinde, makine öğrenmesinde doğruluk oranları ciddi bir şekilde artırılmaktadır. Yapay sinir ağları mimarisi, verilerin kendi arasında bağımlılık oluşturarak daha iyi bir sonuç alınmasını sağlamaktadır.
Görüntü Sıkıştırma Teknikleri
Görüntü sıkıştırma teknikleri, dijital görüntüleri dosya boyutlarından tasarruf ederek saklamak ve iletmek için kullanılır. Bu teknikler genellikle JPEG, PNG, HEVC gibi yaygın kullanılan sıkıştırma algoritmaları aracılığıyla uygulanır. Bunlar, yüksek kalitede görüntüleri karşılayacak şekilde tasarlanmış olsa da bazı sorunları da beraberinde getirir. Özellikle, sıkıştırma esnasında detayların kaybolması, görüntü kalitesinde kayıplar ve düşük bir sıkıştırma oranı gibi sorunlar sık sık görülen problemler arasındadır.
Bu nedenle, yeni nesil bölge tabanlı sıkıştırma, önbellek tabanlı sıkıştırma ve yapay sinir ağı tabanlı sıkıştırma gibi teknikler üzerine çalışmalar yapılıyor. Bu teknikler, daha yüksek kaliteli sıkıştırmaları sağlayacak şekilde tasarlanmıştır ve gelecekte sıkıştırma teknolojilerinde önemli bir yer tutacak gibi görünmektedir.
Yeni Nesil Görüntü Sıkıştırma Teknikleri
Yeni Nesil Görüntü Sıkıştırma Teknikleri
Günümüzde kullanılan geleneksel görüntü sıkıştırma teknikleri, JPEG ve PNG gibi algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilir. Ancak, bu tekniklerin işlediği tüm verilerin eşit derecede önemli olduğu varsayılır. Yeni nesil sıkıştırma teknikleri ise, görüntünün önemli bölgelerine farklı hassasiyetlerle yaklaşarak daha etkili bir sıkıştırma sağlar. Bölge tabanlı sıkıştırma tekniği, görüntünün önemli yerlerini belirleyip sadece bu bölgeleri sıkıştırır. Önbellek tabanlı sıkıştırma tekniği ise, yüksek yoğunluklu piksellerin ön bellekte saklanması ve bu verilerin kullanılması sayesinde sıkıştırma işlemi gerçekleştirir. Son olarak, yapay sinir ağı tabanlı sıkıştırma teknikleri, derin öğrenme algoritmaları kullanarak görüntünün özelliklerini analiz eder ve daha etkili bir sıkıştırma sağlayabilir.
Bölge Tabanlı Sıkıştırma
Görüntü sıkıştırma teknikleri arasında oldukça etkili olan bölge tabanlı sıkıştırma, görüntünün önemli yerlerini belirleyip sadece bu bölgeleri sıkıştırma tekniğidir. Bu sayede görüntünün tamamına sıkıştırma uygulanmaz ve bu da sıkıştırma işleminin daha verimli hale gelmesini sağlar. Bu algoritmalar, birçok alanda kullanılır, örneğin medikal görüntü işleme veya işaret dili tanıma gibi uygulamalarda kullanılabilir. Bölge tabanlı sıkıştırma, piksel yoğunluğunu hesaplayarak önemli yerlerin saptanmasında kullanılır.
Önbellek Tabanlı Sıkıştırma
=Yüksek yoğunluklu piksellerin ön bellekte saklanması ve bu verilerin kullanılmasıyla sıkıştırma işlemi mümkündür. Bu teknikte, piksellerin yoğunluğuna ve sıkıştırma oranına göre öncelikli olarak ön bellekte saklanacak piksel verileri belirlenir. Bu sayede, gereksiz piksel verileri atlanırken, önemli piksel verileri ve detayları korunur. Önbellek tabanlı sıkıştırma, diğer sıkıştırma tekniklerine kıyasla daha yüksek bir sıkıştırma oranına sahiptir çünkü tekrar tekrar depolanması gereken piksel verilerinin sayısı daha azdır.
Yapay Sinir Ağı Tabanlı Sıkıştırma
Bugüne kadar kullanılan JPEG ve PNG gibi sıkıştırma teknikleri, büyük veri dosyalarının boyutunu indirmede belirli sınırlamalar getirmekteydi. Ancak geliştirilen yapay sinir ağı tabanlı sıkıştırma teknikleri ile bu sınırlamalar tarih oluyor. Derin öğrenme yöntemleri kullanarak oluşturulan bu teknikler, görüntü verilerinin daha verimli bir şekilde sıkıştırılmasını sağlayarak JPEG ve PNG gibi geleneksel tekniklerin yerini alabilecek kapasiteye sahip.
Video Sıkıştırma Teknikleri
Video sıkıştırma, görüntü sıkıştırmadan farklı zorluklar sunar. Bu teknikler, mümkün olan en iyi kaliteyi elde etmek için bir dizi kodlama ayarı kullanır. H.264 ve H.265 gibi mevcut video sıkıştırma teknikleri, yüksek kalitede video görüntüleri sunmak için kullanılır. Ancak, bu teknikler bazı zorluklar da sunar. Örneğin, H.264 video sıkıştırma teknolojisi, belirli çözünürlüklerde kaliteyi korumak için artan bant genişliği sorunlarına sahiptir. H.265 video sıkıştırma tekniği, yüksek kalite videoların depolanmasını ve aktarılmasını mümkün kılarak bir adım öne geçmiştir, ancak sıkıştırma oranının optimum seviyeye çıkarılması için daha fazla kodlama gücüne ihtiyaç duyar.
H.266/Versatile Video Coding (VVC)
H.266/Versatile Video Coding (VVC), daha önceki video sıkıştırma tekniklerinden daha yüksek verimlilik sunan, yeni nesil bir video sıkıştırma teknolojisidir. H.264 ve H.265 gibi önceki sıkıştırma tekniklerine kıyasla, sıkıştırma oranında %50’ye kadar bir artış sağlanmıştır. Bu teknoloji, bant genişliği kısıtlamaları ve hücresel bağlantı gibi sınırlı kaynaklara sahip cihazlar için özellikle faydalıdır.
CNN’lerin kullanıldığı H.266/VVC teknolojisi, derin öğrenme tabanlı bir sıkıştırma yöntemi olarak öne çıkar. Bu teknikte, videoyu analiz etmek ve daha sonra en iyi sıkıştırma oranını sağlamak için yapay sinir ağları kullanılır. H.266/VVC, özellikle daha yüksek kaliteli videoların sıkıştırılması için oldukça faydalıdır.
Yapay Sinir Ağları ile Video Sıkıştırma
Yapay sinir ağları, video sıkıştırma teknikleri doğrultusunda da kullanılmaktadır. Özellikle, CNN tabanlı video sıkıştırma teknikleri üzerine yapılan araştırmalar oldukça verimli sonuçlar vermektedir. Bu teknikler, özellikle de H.266/VVC ile birlikte daha yüksek sıkıştırma oranlarına ulaşılmasını sağlamaktadır.
Bununla birlikte, yapay sinir ağı tabanlı video sıkıştırma teknikleri henüz çok yeni olduğu için eksiklikleri bulunmaktadır. Örneğin, sıkıştırma işleminin gerçekleştirilmesi oldukça yavaştır ve daha fazla hesaplama gücüne ihtiyaç duymaktadır. Bununla birlikte, deneyler ve araştırmalar, yapay sinir ağı tabanlı video sıkıştırma tekniklerinin önemli bir potansiyele sahip olduğunu göstermektedir.
Sonuç
Yeni görüntü ve video sıkıştırma teknikleri, özellikle de CNN tabanlı yaklaşımlar, sıkıştırma alanında önemli bir ilerleme sağlamaktadır. Geleneksel tekniklerin sorunlarından kurtulmak için bölge tabanlı sıkıştırma, önbellek tabanlı sıkıştırma ve yapay sinir ağı tabanlı sıkıştırma teknikleri geliştirilmiştir. Bu tekniklerin, gelecekteki sıkıştırma alanındaki öncelikli tercihler arasında yer alması muhtemeldir. Ayrıca, video sıkıştırma teknolojisinde, H.266/Versatile Video Coding (VVC) gibi yeni teknolojiler, yüksek sıkıştırma oranı sağlaması için CNN tabanlı yaklaşımlar kullanmaktadır. Bu nedenle, CNN tabanlı tekniklerin sıkıştırma alanında öncelikli bir tercih haline geleceği öngörülmektedir.
