Ayrık Kosinüs Dönüşümü – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Yumuşatma Ön işlemcisi

Yumuşatma ön işlemcisinin ara adımlarını, bazı kenar ve doku algılama algoritmalarını ve eşiklemenin önemini kısaca gözden geçireceğiz.

Dijital görüntülerin çoğu parazit içerir. Komşu pikselleriyle ilişkisi olmayan rastgele bir piksel, ‘temel’ bilgilerin engellendiği bir görüntüyü etkileyebilir. Bu nedenle, yumuşatma ön işlemcisinin (örneğin, Gauss veya medyan filtreler) uygulanması, görüntü kodlamada yaygın bir uygulamadır.

Gauss filtresi, komşu pikselleri ağırlıklı bir ortalamaya göre yumuşatır. Filtre katsayıları Pascal üçgeninden çıkarılır.

Medyan filtre, filtre maskesinin kapsadığı değerler sıralandığında medyan konumunda duran piksel değerini çıkarır. Uygulamamız veya piksellerden oluşan bir kare filtre maskesi kullanır, bu nedenle medyan benzersiz bir şekilde tanımlanır.

Kenar Algılama

Kenarlar, nesneleri bir arka plandan ayırır veya iki tıkayıcı nesne arasındaki sınırı tanımlar. Piksel değerindeki ani bir değişiklikle belirlenirler. Bu nedenle, birçok kenar algılama algoritması türev ve ilgili fikirlere dayanmaktadır.

Uygulamamızda, şu uç algılama algoritmalarını uyguladık: birinci türev, ikinci türev. Sonuncusu hariç tümü, filtre maskeleriyle evrişimden sonra görüntünün kenarlarını belirlemek için bir eşik kullanır. Canny kenar dedektörü daha karmaşıktır: Yumuşatma (bir Gauss filtresiyle) ve kenar algılamayı birleştirir.

Canny, yatay ve dikey boyutlarda ayrı ayrı yapılan ve iki ara görüntü veren yumuşatma işlemi için Gauss filtresinin standart sapmasını gerektirir. Kenar algılama, Gauss filtresinin birinci türevi aracılığıyla gerçekleştirilir. Diğer iki adım, maksimum olmayan bastırma ve histerezis eşiğidir. İkincisi iki parametre gerektirir, bir düşük eşik ve bir yüksek eşik. Sonuç olarak, Canny dedektörü tek bir eşik yerine üç parametre gerektirir.

Doku Tespiti. Dokular, bir modelin tekrarlanan oluşumunu tanımlar. Uygulamamızda uygulanan doku algılama algoritmaları, fraktal boyuta, gri seviye birlikte oluşum matrisine dayanmaktadır.

Eşikleme

Bir görüntünün eşiklenmesi, onu iki bölgeye ayırır ve ikili bir maskeyle sonuçlanır: Görüntünün her pikseli, seçilen eşikle karşılaştırılır ve eşiğin üstünde veya altında olmasına göre bir “evet/hayır” biti atanır. Eşikleme, bir pikselin belirtilen grup veya bölgeye ait olup olmadığını belirlemek için kenar algılama ve doku algılama algoritmalarında kullanılır.

Bununla birlikte, “iyi” eşiğin kesin bir tanımı yoktur ve ayarı, kullanıcının deneyimine olduğu kadar görüntüye de bağlıdır.

Öğrenme hedefi

Kenar ve doku algılama algoritmaları öğrencisinin yalnızca algoritmaları ve önerilen bir algoritmanın neden uygun olduğunu anlaması gerekmez; Bu oldukça teknik yönlerin yanı sıra, öğrencinin uygun bir eşik belirlemeyi de düşüncelerine dahil etmesi gerekir. Bununla birlikte, uygun bir eşiğin seçimi görüntüye, seçilen algoritmaya ve amaca bağlıdır.

Bu nedenle, durağan görüntü bölütleme uygulamasının amacı, öğrenciye görüntü bölütleme kavramını ve ön işleme algoritmalarının kullanımını tam olarak anlaması için deneyim sağlamaktır. gibi sorulara cevap verebilmelidir.

fourier dönüşümü – örnek sorular
Fourier dönüşümü Nedir
Fourier dönüşümü örnekleri
Fourier dönüşümü ne ise yarar
Trigonometri açı dönüşümleri
Ters Fourier dönüşümü örnek
Fourier dönüşümü pdf
Sin cos dönüşümleri

Görüntü segmentasyon uygulamamız aşağıdaki yapıyı gerçekleştirir:

• Segmentasyon görevi için bir görüntü, gri tonlamalı görüntüler havuzundan seçilebilir.
• Gauss ve medyan yumuşatma ön işlemcileri uygun sıklıkta uygulanabilir.
• Hem kenar algılama hem de doku algılama için algoritmalar seçilebilir.
• Her iki algoritma için eşikler ayarlanabilir.
• Uygulamanın sağ tarafında, seçilen algoritma ve eşiğe dayalı olarak hem kenar hem de doku algılamalarının sonuçları görüntülenir.

Böylece, görüntü bölümleme uygulamamız, kullanıcının görüntü bölümleme algoritmalarının ve bunların parametrelerinin tüm farklı yönlerini denemesini sağlar. Üç farklı arka plan rengi, ilgilenilen üç yönü şu şekilde alt bölümlere ayırır: kenarlar, doku ve arka plan, yani yumuşatılmış görüntü eksi kenarlar eksi doku. Bu basit renk kodlaması, hangi parametrelerin neyi etkilediğini sezgisel olarak netleştirir.

Segmentasyon uygulamasının yardımıyla öğrencilerimiz görsel olguları kategorize edebildiler ve parametre ayar önerilerinde bulunabildiler. Örneğin, (a)–(d), bir kenar detektörü uygulanmadan önce gürültülü görüntülerde yumuşatma ön işlemcisinin kullanımını gösterir.

Farklı kenar algılama algoritmalarının sonucunu gösterir. Deneyimlerimiz öğrencilerin bu uygulamaya çok değer verdiğini gösteriyor çünkü görüntü bölütleme çok karmaşık bir konu ve ders kitaplarından anlaşılması kolay değil.

Tek boyutlu Ayrık Kosinüs Dönüşümü

Durağan görüntü sıkıştırma standardı JPEG, bir sinyalin zaman alanından frekans alanına geçişini gerçekleştiren ayrık kosinüs dönüşümüne dayalıdır. Frekans alanına dönüştürme kavramı, görüntü sıkıştırma algoritmalarının ezici çoğunluğu için temeldir.

Bununla birlikte, birçok öğrenci, ilk karşılaşmalarında frekans alanı kavramını zor bulmaktadır. Bu, öğrencinin daha iyi anlaması için görselleştirme, gösteri ve deneyim gerektiren, belirtilen oldukça soyut konulardan biridir.

DCT uygulamamız, yeni konseptle başa çıkmanın bir yolu olarak öğrencilerin oyun içgüdüsünü harekete geçirmeyi amaçlamaktadır. Teknik tasarımı ve pedagojik amacı sunuldu. Uygulama aynı zamanda bilgisayar bilimi için emsal değerlendirmesinden geçmiş elektronik öğretim ve öğrenim materyalleri için çevrimiçi bir kitaplık yayınlanmak üzere kabul edildi.

Teknik Temel

JPEG standardı, bir görüntünün daha sonra bağımsız olarak dönüştürülecek boyut bloklarına bölünmesini tanımlar. JPEG’e göre, uzunluk örneklerine odaklanıyoruz, bu nedenle frekans alanında sekiz kosinüs frekansı temeli oluşturuyor.

Burada normalleştirme faktörü konumdaki sinyalin gri değeridir ve $ <, < frekansın genliğini gösterir.  Frekans alanındaki değerleri alan ve bunları zaman alanına geri aktaran dönüşüm (IDCT) verilmiştir.

Denklemin altında yatan kavram, her bir periyodik fonksiyonun, farklı frekanslardaki kosinüs fonksiyonlarının ağırlıklı toplamı ile tahmin edilebilmesidir. Geleneksel öğretimde, DCT kavramı ekran görüntüleri ile gösterilebilir.

İlk iki temel frekans doğru genliklerine getirildiğinde (c) ve frekansların yarısı hesaba katıldığında (d) orijinal eğrinin (a) ve (b) mükemmel yaklaşımının iki ara ekran görüntüsünü gösterir.

Matematiksel formülü kavrayacak bir öğrencinin öğrenme hedefi, bu formülleri ve ayrık kosinüs dönüşümünün uygulanmasının mantığını anlamaktır. Sonunda, gibi sorulara cevap verebilmelidir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör