Ampirik Parametre – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Uygulama Sistemi

Sunulan dalgacık tabanlı segmentasyon algoritması, bir bit Windows ortamı için Visual C++’da uygulanmıştır. Program, yerel platformun –bit bmp dosyasını, kullanıcının fare yardımıyla etkileşime girdiği bir çalışma alanına açmasına izin verir. Bir örnek sınırı tanımlamak için iki olasılık sunulur:

• Kullanıcı, çalışma alanında farenin sol tuşuna basarak örnek dikdörtgen üzerinde bir başlangıç noktası tanımlar ve tuşun bırakılması bitiş noktasını tanımlar.
• Kullanıcı çalışma alanında farenin sağ tuşuna basarsa buton bırakılana kadar farenin izi örneklenir. Örneklenmiş bir sınır için manuel silme seçeneği de uygulanmaktadır.

Devekuşu boynunun “bulanık” sınırı için dalgacık tabanlı yarı otomatik segmentasyon işleminin bir sonucunu gösterir. Ekran görüntüsü için algoritmamız boynun sol alt kısmından başlatıldı.

Algoritma, değişen arka plan rengi için ve gaga boyunca iyi çalışıyor. Bununla birlikte, arka plan rengi koyudan grimsi bir renge dönüştüğünde ve aynı anda boynun kenar tonunun parlaktan koyuya değişmesiyle boynun sağ alt kısmında sorunlarla karşılaşır. Bu pozisyonda istikrarlı bir izleme, bahsedilen daha fazla istihbarat gerektirecektir.

Deneysel Sonuçlar

Algoritmamızı diğer iki yarı otomatik bölümleme yöntemine göre değerlendirdik. Sonuçlar sunuldu:

• Kenar kılavuzlu çizgi izleme: Kullanıcı, nesneyi tamamen çevreleyen kapalı bir çokgen tanımlar. Algoritma, çokgenin oluşturan her bir çizgisi için, çizginin önceden tanımlanmış bir komşuluğundaki en güçlü kenarı arar. Bu, nesneyi tanımlayan çokgenin daralmasına yol açar.
• Bölge büyütme: Kullanıcı, nesne içinde bir başlangıç noktası tanımlar. Algoritma, görüntünün histogramına bağlı olarak, piksel farkının değerinin belirli bir eşiğin altında olduğu başlangıç noktası etrafındaki alanı doldurur. Doldurulan alan nesnenin bir parçası olarak kabul edilir. Genellikle, sonuç tatmin edici olana kadar kullanıcının birkaç nesne noktası tanımlaması gerekir.

Her üç segmentasyon yöntemi de Deniz, Afrika, Moda ve Gürültü görüntülerine uygulandı. Sübjektif değerlendirmenin sonuçları sunulmuştur. Segmentasyon algoritmalarının değerlendirilmesi için Mortensen, segmentasyonu tamamlamak için gereken ortalama süreyi ölçmüştür.

Deneyimlerimize göre, ihtiyaç duyulan süre büyük ölçüde kullanıcının konuya ve belirli araca aşinalığına bağlıdır. Bu nedenle, değerlendirmemizi gereken etkileşim sayısına dayandırmaya karar verdik. Segmentasyon sonucunun sübjektif kalitesi daha sonra (çok zayıf) ile (mükemmel) arasında bir ölçekte değerlendirilmiştir.

Bu test sırasında, görüntünün kalitesindeki iyileşme, daha fazla kullanıcı etkileşimini haklı çıkarmayacak kadar marjinal olduğunda, segmentasyon işlemi sonlandırıldı. Buradan, en iyi sonuçların ya kenar kılavuzlu ya da yarı otomatik dalgacık tabanlı bölümlememiz ile elde edildiği görülebilir. Bir sonraki adımda, etkileşim sayısını kalite değerlendirmelerimize dahil ettik.

Belirli bir segmentasyon kalitesini elde etme çabası dikkate alındığında, farklı segmentasyon algoritmalarının bir değerlendirmesini gösterir. “Ortalama kalite” sütunu, her segmentasyon yöntemi için dört görüntüdeki kalite sonuçlarının toplamını gösterir.

Benzer şekilde, “6 kullanıcı etkileşimi” sütunu, dört görüntü üzerinden yöntem başına etkileşimlerin toplamını verir. “Genel kalite”, “çaba başına kalite” ilişkisidir.

Bu ölçekte ölçüldüğünde, sunulan segmentasyon algoritması, genel değerlendirmede rakiplerini açıkça geride bıraktı. “6 kullanıcı etkileşimi” sütunu, dört görüntü üzerinden yöntem başına etkileşimlerin toplamını verir. “Genel kalite”, “çaba başına kalite” ilişkisidir. Bu ölçekte ölçülen, sunulan segmentasyon algoritması, genel değerlendirmede rakiplerini açıkça geride bıraktı.

Ampirik değerlendirme, genel bir ifadeye izin verecek kadar büyük bir örneklem üzerinde yapılmamış olsa da, dalgacık dönüşümünün çok ölçekli özelliğini görüntü bölümlemeye uygulama fikrinin uygulanabilirliğini gösterdik ve bu yeni yaklaşımın gücünü gösterdik. 

Ampirik yöntem nedir
Ampirik Ne Demek
Ampirik tedavi nedir
Ampirik araştırma nedir
Ampirik antibiyotik
Ampirik karakter Nedir
Ampirik etnografi ne demek
Ampirik Nedir tıp

Görüntü Kodlama için Ampirik Parametre Değerlendirmesi

İçinde, sinyal sınırında meydana gelen bir dalgacık dönüşümünün uygulama problemlerini tartıştık. İki ana sınır işleme türü sunduk: dairesel evrişim ve dolgu ve sınır işlemi seçiminin dalgacık dönüşümünün yineleme davranışı üzerinde önemli bir etkisi olduğu sonucuna vardık.

Tüm dalgacık tabanlı uygulamaların önemli bir yönü, belirli bir problem için hangi dalgacık filtre bankası kullanılacak sorusunun cevabıdır.

Kısa-zamanlı Fourier dönüşümü bu tartışmada kolay bir yer tutar: Dönüştürülen uzaydaki temel işlevi, gerçek kısım ve hayali kısım için ayrışan üstel fonksiyondur.

JPEG kodlama standardının altında yatan dönüşüm olan ayrık kosinüs dönüşümü de başka seçenek bırakmaz: Dönüştürülen uzaydaki temel işlevi, gerçek değerli olan ve bu nedenle sinyalde çok uygun olan ile sınırlıdır. işleme uygulamaları. Bununla birlikte, dalgacık dönüşümü, bir dalgacığın belirli bir işlev değil, bütün bir işlevler sınıfı olması nedeniyle uygulayıcılar için büyük bir sakıncaya sahiptir.

Dalgacıkların ilk günlerinden beri bu soru üzerine araştırmalar yapılıyor ve Daubechies genel olarak en iyi cevap olmadığını söylüyor. Her şey belirli bir soruna olduğu kadar belirli bir amaca da bağlıdır.

Bazı araştırma grupları, dalgacık filtresi değerlendirmeleri gerçekleştirmiştir: Villasenor’un grubu, görüntü sıkıştırma için dalgacık filtrelerini araştırmaktadır. İçinde, odak biortogonal filtreler üzerindedir ve değerlendirme, matematiksel olarak en uygun kuantizör adım boyutuna odaklanırken, referans sinyalde korunan bilgilere dayalıdır.

Değerlendirme, kayıpsız ve öznel kayıplı sıkıştırma performansı, karmaşıklık ve bellek kullanımına dayalıdır. Bu noktada sunulan ampirik parametre değerlendirmesinde farklı bir yön aldık. İlk değerlendirmede, dalgacık dönüşümü için farklı sınır politikalarının performansıyla ilgilendik.

İkinci bir değerlendirme, farklı ortogonal Daubechies dalgacık filtre bankalarının performansına daha yakından bakar ve görüntü kodlama için hangi filtrenin kullanılacağı sorusunu yanıtlar. Üçüncü bir değerlendirme, en iyi parametre ayarları için seçilen ayrıştırma stratejisinin etkisini tartışır. 

Genel Kurulum

Ampirik değerlendirmemizin amacı, durağan görüntülerin dalgacık dönüşümleri için en iyi parametre ayarlarını bulmaktı: Görüntü sınır politikası, dalgacık filtre bankası seçimi ve ayrılabilir iki boyutlu dalgacık dönüşümünün ayrıştırma stratejisi.

Genel performans üç kritere göre değerlendirildi:

1. görsel kalite,
2. sıkıştırma oranı ve
3. uygulamanın karmaşıklığı.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör