Sentez – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri 

Dolgu ile Büyüme

Tartıştığımız gibi, sınır doldurma politikaları genişletilmiş bir zaman-ölçeği alanıyla sonuçlanır. Bu genişleme her yinelemede artar. Ayrıca, yalnızca yinelenen (yani düşük geçişli filtrelenmiş) parçalar şişirilir, bu nedenle zaman ölçeği alanı simetrik olarak büyümez.

Problemi bir örnekle açıklıyoruz. Haar filtre bankası ( hafifçe vurma) ve Daubechies–20 filtre bankası ( hafifçe vurma) ile piksel boyutundaki bir görüntüyü analiz ediyoruz. Ayrıştırma politikası standart değildir, sınır sıfır dolgu ile işlenir. Farklı yineleme düzeylerinde yaklaşımın boyutunu (yani tamamen düşük geçişli filtrelenmiş “sol üst köşe”) gösterir.

Sonuç olarak, Daubechies-20 filtreli örnekteki zaman-ölçek alanındaki katsayılar birçok “doldurulmuş” katsayı ve yalnızca az sayıda “gerçek” yaklaşım katsayıları içerir. Dolgu ilkesiyle dalgacıkla dönüştürülmüş bir görüntünün zaman ölçeği alanı görselleştirildiğinde, dolgulu katsayıları görselleştirmeden kestiği için aslında biraz “hile” yapılır. 

Bu yeni bir soruyu gündeme getiriyor: Zaman-ölçek alanındaki ‘gerçek’, yani yaklaşan katsayıları dolgu katsayılarından nasıl ayırt edebiliriz? Her seviyedeki ‘gerçek’ yaklaşım katsayılarının sayısı bilinmektedir. Hareketsiz görüntülerde dalgacık dönüşümü için Java uygulamasının uygulanmasında, onları bulma yöntemi her bir dolgu türü için farklı şekilde gerçekleştirilmiştir.

Sıfır doldurma ile uygulama, orijinal görüntünün tamamen siyah olmadığını varsayar. Görüntünün satırları ve sütunları üzerinde bir yineleme daha sonra siyah olmayan sınır piksellerini arar. “Gerçek” yaklaşımın hedef boyutu bilindiğinden, bazı siyah sınır pikselleri mevcut olsa bile bu yaklaşım kararlıdır.

Ayna dolgusu aynı kolay yaklaşıma izin vermez. Ayna dolgulu zaman ölçeği alanındaki düşük geçişli filtrelenmiş katsayıların, görüntünün sınırlarının aynalarıyla her yinelemede genişlediğini gösterir.

Ancak bunlar, orijinal görüntüyle aynı gri değerlere sahiptir; bu nedenle, gri değerlerin ‘padded’ katsayılarla karşılaştırılmasıyla yaklaşıklık sinyali tespit edilemez. Bizim çözümümüz, karşılık gelen zaman ölçeği alanının merkezinden hedef boyutta bir parça kesmekti.

“Gerçek” yaklaşımların merkezde olması gerekmediğinden, bu yaklaşım kararsızdır, yani derin yineleme adımları, görüntünün “gerçek yaklaşımdan” ziyade dolguyu ifade eden düşük geçişli filtrelenmiş kısımlarında katsayıları “çizebilir”.

Sürmekte Olan Sentez

İnternet, dalgacık kodlu multimedya verilerini bulmak veya dağıtmak için en yaygın kaynaktır. Bu bölümde, sıkıştırma veya iletim gecikmeleri nedeniyle (örneğin, İnternet ortamında) kod çözücünün tam bilgiyi henüz almadığı durumlarda, kodu çözülmüş bir görüntüyü görsel olarak temsil etmek için farklı politikaları ele alıyoruz. Aşamalı JPEG’de olduğu gibi, dalgacıkla dönüştürülmüş veriler, sentez hala devam ederken temsil edilebilir.

Kodlanmış bir görüntünün sentezi, zaman-ölçek alanındaki yaklaşım kısmı ile başlar ve daha sonra, zaman-ölçek alanının bant geçiren ve yüksek geçiren filtrelenmiş bölgelerinde yer alan bilgileri ekler, bu da uzamsal çözünürlüğü artırır. Kodlanmış bir sinyalin müteakip çözünürlüğünü temsil etmenin üç yolu vardır: Devam eden bir sentez, analizin tersine çevrilmesi, artan uzamsal çözünürlük veya enterpolasyon ile temsil edilebilir.

Sentez Ne Demek
Analiz ve sentez Nedir
Biyolojide sentez ne demek
Sentez Yazılım
Protein sentez nedir
Felsefede sentez Ne Demek
Tarihte sentez Ne Demek

Analiz Tersine Çevirme, sentezlenen görüntünün “blok şeklinde büyüdüğü” kanonik görselleştirme yöntemidir. (a) Seviye 3’ün dikey detayları zaten çözüldüğünde ve bu nedenle yaklaşık parçaya eklendiğinde ancak yatay detayların eklenmediğinde şifre çözme sürecini gösterir.

Artan uzamsal çözünürlük, yalnızca tamamen düşük geçişli filtrelenmiş yaklaşımı “çeker”. Sentez başladığında, yaklaşım çok küçük bir görüntüdür (en uçta, parametrelere bağlı olarak piksel). Ardından, daha fazla bilgi eklendikçe, bu yaklaşımın uzamsal boyutu, orijinalin boyutuna ulaşana kadar büyümeye devam eder.

Bu yaklaşım, büyümeyi Laplace piramidi şeklinde uygular. Yukarıda belirtilen analizin tersine çevrilmesine benzer. Ancak, yalnızca kodu tam olarak çözülmüş yineleme düzeyleri boyanır. Bu nedenle, analizin tersine çevrilmesinden daha kaba bir temsildir.

Enterpolasyon her zaman geçerli yaklaşımı görüntünün orijinal boyutuna şişirir ve enterpolasyon yoluyla eksik pikselleri ekler. Hangi enterpolasyon tekniğinin uygulanacağı sorusu yanıtsız kalmaktadır: basit blok şeklinde ‘klonlama’ (c), doğrusal enterpolasyon, çift doğrusal (d), kübik (e) veya çift kübik (f) birçok seçenek vardır. Genel olarak, kübik enterpolasyondan sonra görsel sonuçlar kabul edilebilir.

Kaldırma

Biortogonal dalgacıklar ve çoklu çözünürlük oluşturmak için farklı bir teknik tanıtıldı. Yaklaşımına kaldırma şeması veya ikinci nesil dalgacıklar denir.

Sunulan klasik yapıdan temel fark, kaldırmanın Fourier dönüşümüne bağlı olmamasıdır. Bu, bunun gibi bir ana dalgacığın ötelenmesi ve genişlemesi gerekmeyen dalgacıklar oluşturmak için kullanılabilir.

Kaldırma şeması, şu ana kadar tartışılan inşaat ve uygulamaya kıyasla aşağıdaki avantajlara sahiptir:

1. Dalgacık dönüşümünün daha hızlı uygulanmasına izin verir ve yüksek ve düşük geçişli filtreler arasındaki benzerliklerin optimum şekilde kullanılmasını sağlar. Kayan nokta işlemlerinin sayısı iki kat azaltılabilir.
2. Dalgacık dönüşümünün tamamen yerinde hesaplanmasına izin verir. Bu, tartışılanların aksine, hiçbir yardımcı belleğe ihtiyaç duyulmadığı ve orijinal sinyalin dalgacık dönüşümü ile değiştirilebileceği anlamına gelir.

Sweldens ayrıca, sentezin analizin tersi olduğu hemen anlaşıldığından, kaldırma şemasının didaktik açıdan değerli bir dönüşüm olduğunu belirtir.

Bu yeni yaklaşımı motive etmek için bir örneğe bakalım. Örnekleme uzaklığına sahip bir sinyal, tıpkı Haar dönüşümü ile ilişkisiz olduğu gibi ilişkisiz olacaktır. Orijinal sinyalin çift örneklerini basit bir şekilde alt örnekleme yaparak, yeni bir yaklaşım dizisi elde ederiz.

Kayıp bilgileri yakalamanın önemsiz bir yolu, ayrıntıların basitçe tek örneklerde bulunduğunu söylemektir. Daha ayrıntılı bir yol, alt örnekleme katsayılarından orijinal örnekleri kurtarmaktır. Orijinal sinyalin çift örnekleri o zaman hemen anlaşılır. Bununla birlikte, tek örnekler, iki komşu çift örneğin doğrusal tahmini ile tek örnek arasındaki farktır.

Dalgacık katsayıları olarak kabul edilen bu ayrıntılar, esasen orijinal sinyalin doğrusal olamama derecesini ölçer ve beklenen değerleri küçüktür. Prensip olarak, şimdi bu şemayı yineleyebiliriz. Bununla birlikte, yaklaşım katsayılarının seçimi yine de geliştirilebilir: Denklem tanımında, konumlardaki çift örnekler % iterasyon içinde sabit kalır.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör