The need of higher resolution on imaging systems and displays increases everyday.Data rates and bandwidth are still limited to satisfy the demands of enhanced resolutions.So, we should develop intelligent enhancement tools which yield higherresolution images with comparably limited bitrate. In this thesis, we examine thequality enhancement capabilities of two dierent approaches, i.e. image codingand image interpolation. Better image coding algorithms are capable of producingenhanced higher detail images at the same bitrate. For that purpose, wedesign an ecient and intelligent wavelet based image coding algorithm that codesthe hierarchical description of wavelet coecients instead of coding themselves.Namely, we introduce the hierarchical quantization index tree which is composedof quantization index classes. These index classes are constructed using combinationof similar wavelet coecients which leads an adaptive structure. Then,this hierarchical tree is optimized by a simple rate-distortion analysis to achieveecient bit allocation among various dierent regions of natural images. In thesecond part of the thesis, we propose a wavelet based interpolation algorithm thatexploits the correlation between high resolution(HR) and low resolution(LR) images.Basically, we design linear minimum mean square error lters between HRand LR images to recover lost high frequency information. For modeling the relationshipbetween two resolutions, we use two dierent approaches, i.e. blockbased lter design and context adaptive lter design. In block based lter designalgorithm, we partition the image into blocks to capture local frequency variations.In context adaptive algorithm, we use a simple context to adapt dierentimage structures. We also briey mention how these new approaches can beintegrated into a novel coding + resolution enhancement joint framework. Simulationsshow that both our coding and interpolation algorithms perform betterthan most existing schemes.

Görüntüleme sistemleri veekranlardaki daha yüksek çözünürlükihtiyacı gün geçtikçe artmaktadır. Verigönderim hızları ve band genişliğiçözünürlük iyileştirme ihtiyacınagöre yetersiz kalmaktadır. Bu nedenle, neredeyse sabit bithızına sahip yüksek çözünürlüklüimge elde etmeye yarayan akıllı iyileştirmearaçları geliştirmeliyiz. Bu tezde, iki farklıyaklaşımın, yani imge kodlama ve imge aradeğerlemeninkalite iyileştirme yeteneklerini inceliyoruz. Daha iyi imgekodlama algoritmaları aynı bit hızı için dahayüksek ayrıntı içeren iyileştirilmiş imge eldeetme olanağına sahiptir. Bu amaçla, dalgacıkkatsayılarının kendilerini kodlamak yerine, onlarınsıradüzensel tanımını kodlayan verimli veakıllıbir dalgacık bazlıimge kodlama algoritmasıtasarlıyoruz. Yani, nicemleme indeks sınıflarınınbirleşmesinden oluşan sıradüzensel nicemleme indeksağacınıtanıtıyoruz. Bu indeks sınıfları,uyarlanabilir bir yapısağlayacak biçimde benzerdalgacık katsayılarının birleştirilmesi ileoluşturulmaktadır. Daha sonra, bu sıradüzenselağaç, doğal imgelerin farklıbölgeleriarasında verimli bit dağıtımını sağlamakamacıyla basit bir hız-bozulum analizi ile eniyilenmektedir.Tezin ikinci bölümünde, yüksekçözünürlüklü(YÇ) imge iledüşük çözünürlüklü(DÇ) imgearasındaki ilintiden yararlanan dalgacık bazlıbir imgearadeğerleme algoritması öneriyoruz. Temel olarak,kayıp yüksek frekans bilgisini toparlamak amacıyla, Yçve Dç imge arasında doğrusal en düşükortalama karesel hata süzgeçleri tasarlıyoruz. İkiçözünürlük arasındaki ilişkiyi modellemekiçin iki farklıyaklaşım kullanıyoruz, bunlar blokbazlısüzgeç tasarımıve bağlam uyarlamalısüzgeç tasarımıdır. Her iki algoritma içinde,Dç imgeyi yeniden boyutlandırmak amacıyla birbaşlangıç aradeğerleme yöntemi kullanıyoruz.Blok bazlısüzgeç tasarımıalgoritmasında yerelfrekans değişimlerini yakalamak amacıyla imgeyi bloklarabölüyoruz. Bağlam uyarlamalıalgoritmada farklıimge yapılarına uyarlanabilirlik sağlamak amacıylabasit bir bağlam kullanıyoruz. Ayrıca, buyaklaşımların nasıl yeni bir kodlama +çözünürlük iyileştirme çatısıaltında biraraya getirilebileceğinden kısaca bahsediyoruz.Benzetimler, kodlama ve aradeğerleme algoritmalarımızınvarolan yaklaşımlardan daha iyi sonuçlar verdiğinigöstermektedir.