İlgi Bölgesi Nedir? – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

İlgi Bölgesi Nedir?

Bir ilgi bölgesinin araştırılması, “ilgi” terimine pragmatik bir yaklaşım gerektirir. Bu bağlamda ‘ilgi’nin semantik yorumu yeterli olmadığından, daha yüksek kodlama kalitesine sahip bölgeler (RHQ) ve düşük kaliteye sahip bölgeler (RMQ) olmak üzere iki kavram tanıtılmaktadır. Ayrıca, iki segmentasyon sınıflandırması arasında ayrım yapıyoruz.

Bilgi içeriğine göre sınıflandırma. Bir görüntünün farklı bölümleri genellikle farklı bilgi içeriği içerir. Portrelerde (insan, hayvan, makine vb.), tasvir edilen özne, bir görüntünün bilgi içeriğinin çoğunu açıkça taşır.

Bu nedenle, bir portrenin arka planını bir RMQ olarak ve portrenin kendisini de bir RHQ olarak tanımlamak bariz bir yaklaşımdır. Bu sınıflandırmayı, solda Lena görüntüsü ve sağda ilgilenilen bölge için bir bit maskesi aracılığıyla gösterir. RHQ siyahla işaretlenirken arka plan, yani RMQ beyaza boyanır.

Görsel Algıya Göre Sınıflandırma

İnsan görsel sistemi, bir görüntünün ön planındaki bozulmalara, arka plandaki bozulmalardan daha duyarlıdır. Bu nedenle, görsel nesnelerin “uzaklığına” göre bir sınıflandırma, ikinci bir olası yaklaşımdır. Diğer bir seçenek de, dokulu alanların görsel olarak tekdüze alanlardan (RMQ) daha önemli olduğu (RHQ) tekdüzeliğe göre segmentasyondur.

İlgi Bölgesi Segmentlerinin Şekli

İlgilenilen bir bölgenin kodlanması için seçilen segmentler, incelenmekte olan görüntüye göre isteğe bağlı bir şekle sahip olabilir veya belirli bir önceden tanımlanmış şekle ve/veya boyuta (yani, sabit segmentasyon) sahip olabilir. Şeklin kesin tanımı, genellikle verimli veri depolama ve esneklik arasında bir değiş tokuştur. Beyazla işaretlenmiş, önceden tanımlanmış ilgi alanlarına ilişkin iki örnek verir.

İlgilenilen bölgenin basit şekilleri için, karşılık gelen bit maskesini oluşturan yöntemlerin uygulanması gerekir. Rastgele şekiller, veri akışındaki açıklamayı karmaşıklaştırır ve toplam sıkıştırma oranını olumsuz etkileyebilir.

Rastgele bir ilgi bölgesi maskesinin tanımı için bir otomatik bölümleme algoritması, görüntülerin önceden bilinmesi sağlam bir bölümleme yaklaşımı uygulamak için başarılı bir şekilde kullanılabildiğinde, belirli görüntü sınıfları için yararlı olabilir. Bu tür görüntü sınıflarına örnek olarak kimlik fotoğrafları veya parmak izleri verilebilir.

İlgi Bölgesi Segmentlerinin Sayısı

Şimdiye kadar, ilgilenilen bir bölgenin tanımı için evet/hayır-bit maskesinin özel durumunu tartıştık, yani bir görüntünün belirli bir pikseli ilgilenilebilir (RHQ) olabilir veya olmayabilir (RMQ). Genel bir yaklaşımda, her bir bölümün belirli bir kalite seviyesini tanımladığı bir görüntüye rastgele sayıda ilgi alanı bölümü atanabilir.

Bir piksel birden fazla ilgili bölgeye atanırsa, en yüksek atanan kaliteye sahip bölge için kodlanacak ve böylece çoklu kodlamadan kaçınılacaktır. Yine, algoritmanın karmaşıklığı ve esnekliği arasında bir değiş tokuş bulunmalıdır. Alanın uzaklığına göre bir düzeye atamanın yapıldığı, üç kalite düzeyine sahip bir ilgi bölgesi maskesi örneğini gösterir.

JPEG2000’de İlgilenilen Bölgeler

JPEG2000’in 1. Kısmı, gelişigüzel şekle sahip, ancak yalnızca bir kalite düzeyine, yani bir evet/hayır-bit maskesine sahip ilgi alanlarına izin verir. Bir ilgi bölgesinin kodlaması, [ITU00, Annex H]’deki MAXSHIFT yöntemine dayalıdır.

Bu algoritmanın açıklaması [CAL00] ve [Fu ̈ß01]’de bulunabilir. MAXSHIFT yönteminin ana fikri, RHQ ve RMQ arasındaki bit seviyelerinin göreli konumunu değiştirmektir, böylece ilgili bölgenin katsayıları, arka plan katsayılarından daha yüksek bit seviyelerine atanır.

İlgi alanı ne demek örnek
Bireysel ilgi alanları nelerdir
Hobiler ve ilgi alanları
İlgi alanı ne demek İngilizce
Hobi ve ilgi Alanları Arasındaki fark
İlgi alanı ne Demek
İlgi alanı Nelerdir
İlgi alanlarım ne demek

Bu, gerekli depolama alanını genişletir; üst sınır, bir arka plan katsayısının en yüksek bitinin işgal edilmesi durumunda bit seviyelerinin iki katına çıkmasıdır. Sonraki veri iletiminde bilgi, bit katmanlarına göre kodlanır.

Veri akışı kesintiye uğrarsa veya kod çözücü tüm bilgileri almamaya karar verirse niceleme devreye girer. Her halükarda bu şema, ilgilenilen bir bölge içindeki katsayıların aynı kod bloğunun diğer katsayılarından önce iletilmesini sağlar.

MAXSHIFT yönteminin önemi, veri akışında dolaylı olarak ilgilenilen bir bölgeyi kodlamayı başarmasından kaynaklanmaktadır; ilgilenilen bölgenin şeklinin iletilmesi gerekli değildir. Kod çözücünün, en yüksek bit düzeyi 1’den küçük olan bu katsayıların bit düzeylerini uygun şekilde artırmak için yalnızca bit kaymalarının 1 miktarı hakkında bilgiye ihtiyacı vardır.

Niteliksel Açıklamalar

Algoritmanın orijinal anlamında MAXSHIFT yöntemi, bir görüntünün en önemli bilgilerinin daha az önemli kısımlardan önce aktarılmasını sağlamayı amaçlıyordu. Tamamen iletilen bir görüntüde farklı kalite seviyelerinin kodlanması amaçlanmamıştır. Ancak pratikte, ilgi alanı dışındaki katsayıların kesinliği, bit seviyeleri kesildiğinden gerçekte azalır.

Kutucuk başına ve kod bloğu başına bir ilgi bölgesi tanımlanır. Böylece, bir ilgi bölgesinin çeşitli birleştirici tanımları ortaya çıkar. Örnekler, farklı renk bileşenlerine veya farklı karolara göre ilgili bölgenin tanımlarıdır. JPEG2000 standardının, ilgilenilen bölge kavramının genelleştirilmesi de dahil olmak üzere bir dizi uzantı özelliği içerir.

MAXSHIFT yaklaşımının olasılıklarının aksine, en önemli genellemeler şunlardır:

Her birine bit ölçekleme için bir parametre 1 atanan ve böylece keyfi kalite düzeyleriyle sonuçlanan keyfi sayıda ilgilenilen bölgenin tanımını içerir. İsteğe bağlı şekillere ek olarak, elipsoidler merkez noktaları, genişlikleri ve yükseklikleri aracılığıyla önceden tanımlanır.

Mannheim Üniversitesi’nde, Holger Fu ̈ßler [Fu ̈ß01] yüksek lisans tezi bağlamında JPEG2000’in ilgi bölgesi planının bazı kısımlarını uyguladık:

• Filtresiyle dalgacık dönüşümü, ilgi bölgesi maskesinin oluşturulması ve
• MAXSHIFT yönteminin müteakip ‘kuantizasyon’ ile uygulanması.

İlgi bölgesi kodlaması, kodlama işlemi sırasında farklı öneme sahip bölgeleri ayırt etmek için çekici özelliği kullansa da, pratik kullanımdaki başarısı, bir görüntünün görsel olarak önemli bölgelerini tanımlamanın kolaylığına bağlı olacaktır.

Bu nedenle, içinde olanlar gibi önceden tanımlanmış ilgi bölgelerinin ilgi bölgesi şekillerinin ezici çoğunluğunu oluşturmasını bekliyoruz. Ayrıca, günde birkaç Mbyte veri aktarımına sahip bir dijital görüntü kitaplığı, ağ yükünü azaltmak için ilgi bölgesi şemasını kullanabilir.

Ancak bu azalma, depolama alanında daha az bir azalma olabilir, ancak özellik hiyerarşik veri iletimi için kullanılabilir. Bu senaryoda, bir uygulama yalnızca bir görüntü değil, belirli kalitede bir görüntü de ister. İlgi alanı kodlu görüntüler, daha sonra önce arka plan katsayılarının ölçeklenmesine izin verebilir.

İkinci senaryo, zaman belirtimlerini karşılaması gereken ölçeklenebilir bir görüntü sunucusu tartışmasına giriyor. Video verileri büyük ölçüde zamana bağlı olduğundan, bu sınırlamalar gerçek zamanlı video sunucuları için daha da önemlidir. Dijital görüntü ve video verilerinin ölçeklenebilirliği bir sonraki bölümde ele alınmaktadır.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör