2 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 2 / 2
Yayın Tel file geometrilerinin sıradüzensel küme bölüntüleme ile spektral kodlaması(IEEE, 2007-09-04) Konur, Umut; Bayazıt, Uluğ; Ateş, Hasan Fehmi; Gürgen, Sadık FikretÇalışmamızda bir dönüşümle elde edilen spektral katsayılar kullanılarak betimlenen tel file geometri bilgisi, katsayılara bütün bit düzlemlerinde en doğru öncelikler atanarak sıradüzensel bir küme bölüntüleme algoritmasıyla aşamalı biçimde kodlanmaktadır. Kullanılan spektral dönüşüm [8]’de önerilmekte ve geometri bilgisinin topolojiden belirlenen birimdik bir doğuray üzerine düşümlenerek katsayıların elde edilmesi ilkesine dayanmaktadır. Kodlamada kullanılan küme bölüntüleme yöntemi, üç ayrı uzamsal koordinata ait farklı katsayıların bitlerine her bit düzleminde doğru önceliği tanımakta ve katsayıların bit düzlemlerindeki sıfırları birleşik kodladığı için dolaylı bit atamasını başararak tamamen gömülü bir yapıyı sağlayabilmektedir. Yaygın düzensiz tel filelerle yapılan deneylerde önerilen yöntemin hız-bozunum başarımı, [8]’deki kodlama yönteminin hız-bozunum başarımına göre açık bir üstünlük sağlamaktadır.Yayın Predictive vector quantization of 3-D polygonal mesh geometry by representation of vertices in local coordinate systems(IEEE, 2005) Bayazıt, Uluğ; Orcay, Özgür; Konur, Umut; Gürgen, Sadık FikretA large family of lossy 3-D mesh geometry compression schemes operate by predicting the position of each vertex from the coded neighboring vertices and encoding the prediction error vectors. In this work, we first employ entropy constrained extensions of the predictive vector quantization and asymptotically closed loop predictive vector quantization techniques that have been suggested in [3] for coding these prediction error vectors. Then we propose the representation of the prediction error vectors in a local coordinate system with an axis coinciding with the surface normal vector in order to cluster the prediction error vectors around a 2-D subspace. We adopt a least squares approach to estimate the surface normal vector from the non-coplanar, previously coded neighboring vertices. Our simulation results demonstrate that the prediction error vectors can be more efficiently vector quantized by representation in local coordinate systems than in global coordinate systems.
