Filtreler

2004 - 20084
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

Yazar: Gürgen, Sadık Fikret × Konu: Models ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 4 / 4
  • Küçük Resim
    Yayın
    Spectral coding of mesh geometry with a hierarchical set partitioning algorithm
    (Spie-Int Soc Optical Engineering, 2008) Konur, Umut; Bayazıt, Uluğ; Ateş, Hasan Fehmi; Gürgen, Sadık Fikret
    This work proposes a progressive mesh geometry coder, which expresses geometry information in terms of spectral coefficients obtained through a transformation and codes these coefficients using a hierarchical set partitioning algorithm that assigns right priorities to those coefficients at all bit planes. The spectral transformation used is the one proposed in [8] where the spectral coefficients are obtained by projecting the mesh geometry on an orthonormal basis determined by mesh topology. The set partitioning method used in coding, treats spectral coefficients belonging to the three spatial coordinates with the right priority at all bit planes and realizes a truly embedded system by achieving implicit bit allocation via joint coding the zeroes of coefficients at the bit planes. The experiments performed on common irregular meshes reveal that the rate-distortion performance of the coder is significantly superior to the coding system proposed in [8].
  • Küçük Resim
    Yayın
    3-B nesne bilgilerinin vektor nicemleme yöntemleri ile sıkıştırılması
    (IEEE, 2004-10-25) Orcay, Özgür; Konur, Umut; Bayazıt, Uluğ; Gürgen, Sadık Fikret
    Bu çalışmanın amacı, bağlanırlık kodlaması için gerçeklenmiş [I]'deki algoritmayı bazı yenilikler ile uygulamak ve koordinat sıkıştırması için 3-B (3 Boyutlu) nesne gösterimleri alanında kullanımı kısıtlı olan kayıplı bir göz sıkıştırma algoritması geliştirmektir. İlk kısımda, bağlanırlık kodlamasını gerçeklemek için kullanılan algoritma ([I]) üzerinde yapılan ufak değişiklikler ile amaca uygun iyileştirmeler sağlanmıştır. İkinci kısımda ise bu alanda kullanımı kısıtlı olan Vektor Nicemleme yöntemleri gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın diğer önerilen algoritmalardan farkı, Entropi kısıtlı Vektör Nicemleme (ECVQ) yönteminin geometri sıkıştırma algoritması olarak kullanılmasıdır. Bu sayede gerek bağlanırlık gerekse geometri sıkıştırması algoritmaları için tatmin edici hata düşürme oranlarına ulaşılmıştır.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Spektral yöntemler ve küme bölüntüleme yaklaşımlarıyla 3B nesne bilgilerinin sıkıştırılması
    (IEEE, 2006) Konur, Umut; Bayazıt, Uluğ; Gürgen, Sadık Fikret; Orcay, Özgür
    Spekral dönüşümle elde edilen katsayıları küme bölüntüleme yaklaşımlarıyla işleyerek 3B nesne geometrilerini kodlayan bir yöntem öneriyoruz. [1]' de anlatılan spektral yöntem düzensiz tel filelerde yüksek hız-bozunum başarımı sağlamakla kalmayıp, geriçatımı, katsayı vektörünü kırparak elde edilen ve toplam enerjisinin büyük bir bölümünü taşıyan alt vektörüyle gerçekleştirdiği için aşamalı iletim de sağlayabilmektedir. Önerilen spektral yöntemde, nesne geometrisinin [1]' de olduğu gibi topolojiden türetilen birimdik bir taban üzerine izdüşümü alınmakta ve elde edilen katsayılar [2]' nin küme bölüntüleme algoritmasıyla kodlanmaktadır. Yöntem üç koordinata ait spektral katsayılara dolaylı bit ataması başardığı ve önemli katsayılara ait konum bilgisini bu katsayıların bit düzlemlerindeki sıfırlarını birleşik kodlayarak verimli kodlama sağladığı için, yaygın düzensiz tel fileler üzerinde yaptığımız deneylerde [1]' e göre daha iyi hız-bozunum başarımı vermektedir. Üretilen bit katarı da tamamen gömülüdür.
  • Küçük Resim
    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 Fikret
    A 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.