GÖRÜNTÜ BÖLÜMLEME TEKNİKLERİ – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

RESİM PARÇALAMA

Fotoğraf biçimindeki durağan resimler ve sinema biçimindeki hareketli görüntüler, insan görsel deneyiminin önemli bir parçası haline geldi. Bunlar, çeşitli görsel deneyimleri etkili bir şekilde kaydetme ve yeniden üretme arzusunun bir sonucudur. Sonuç olarak, bu hedeflere ulaşmak için çeşitli sistemler inşa edildi.

En eski sistemler, film kullanan optik kameralardı; hem durağan görüntüler hem de hareketli görüntüler için. Mevcut teknoloji, görüntüleri ve videoyu dijital veri olarak sağlar. Bu veriler daha sonra dijital bilgisayarlar kullanılarak saklanabilir, iletilebilir, manipüle edilebilir ve görüntülenebilir.

Sayısallaştırılmış bir görüntü, dikdörtgen bir sayı dizisidir. Bu sayılar, görsel alanın uzamsal örneklemesi ve ardından örneklenen yoğunluk değerlerinin nicelenmesiyle elde edilir. Her örneğe piksel denir ve elde edilen sayı piksel değeridir. Bir video sinyali bir görüntü dizisi olduğundan, bir dijital video sayısallaştırılmış bir görüntü dizisidir ve her biri sayı içeren dizilerin geçici bir dizisi olarak temsil edilebilir.

Bir görüntünün bölütlenmesi, görüntünün daha küçük parçalara veya bölgelere bölünmesidir. Bununla birlikte, bu daha küçük parçaların herhangi bir anlamı olabilir veya olmayabilir. Örneğin, bir görüntü dizisi, her parça aynı şekle ve aynı sayıda piksele sahip olacak şekilde küçük karelere, dikdörtgenlere, altıgenlere veya üçgenlere bölünebilir.

Bu, tüm karoların eşit boyuta sahip olduğu düzenli bir şekle sahip döşeme veya döşeme olarak adlandırılır. Bu tür mozaikleme, görüntüdeki bilgi içeriğini dikkate almadığından görüntüden bağımsızdır. Dolayısıyla bu bölümleme, görüntülerin ve videoların sıkıştırılması için JPEG, MPEG1, MPEG2 vb. standartlarda benimsenmiştir. Kare ve altıgen mozaikleri gösterin.

İkinci bir olasılık, görüntüyü düzenli şekle ancak değişken boyutlara sahip karolara bölmektir. Burada boyut, görüntüdeki piksel değerlerine bağlı olarak bazı kriterlere göre seçilir. Popüler örnekler, dörtlü ağaçları ve piramitleri kullanan bölümleri içerir.

Dört ağaç mozaikleme örneğini gösterir. Karoların boyutları, her boyutta 2 kat ölçeklenir. Uygun boyuttaki karo, alttaki görüntü verilerine göre seçilir. Bu mozaiklemeler, döşeme bilgilerinin çok derli toplu bir açıklamasına yol açar.

Görüntüyü bölmenin bir başka yolu da yapbozda olduğu gibi gelişigüzel şekiller seçmektir. Bu, düzensiz şekil ve boyutlardaki karolarla mozaiklemedir. Burada karoların şekli ve boyutu tamamen verilerin içeriğinden belirlenir. Bu mozaiklemede gelişigüzel şekillendirilmiş her bir karo, ev, park, yol vb. gibi bir parça olarak anılır.

İçeriğe göre görüntüleri bölme mozaiklerinin bir örneğini gösterir. Bu bölümler tamamen görüntü verilerine göre belirlenir. Uygun bir kriter ile nesnelerin karo olarak elde edilme olasılığı vardır. Karoların şekil açıklaması kodlama için gereklidir. Bu, nesne tabanlı temsiller için tercih edilen döşemedir.

Bu çeşitli bölütleme yöntemlerinin çoğu, görüntü işleme ve görüntü sıkıştırma toplulukları tarafından, basit piksel karakterizasyonundan başka görüntü verilerinin verimli bir şekilde temsil edilmesi amacıyla incelenmiştir. Segmentasyonun amacı, uygulamaya bağlı olarak büyük ölçüde değişebilir.

Örneğin, görüntü sıkıştırmada amaç, görüntüyü olabildiğince az bitte temsil etmektir ve içerik göz ardı edilir; bilgisayarla görme ve örüntü tanımada ise içerik önemlidir, çünkü her bölüm anlamlı bir varlığı temsil eder.

Nokta bazlı görüntü işleme teknikleri
Görüntü işleme teknikleri
Görüntü işleme Ders Notları
Analog görüntü işleme
Görüntü işleme ile neler yapılabilir
Görüntü işleme Nedir
Görüntü işlemenin TEMELLERİ Ders Notları
Görüntü işleme PDF

GÖRÜNTÜ BÖLÜMLEME TEKNİKLERİ

Görüntü bölütlemede, bir girdi görüntüsü, yoğunluk değerleri, doku vb. gibi bazı homojenlik kriterlerini karşılayan her bölge ile bölgelere bölünür. Oluşturulan bölgelere sınıflar denir ve ideal olarak nesnelere karşılık gelmelidir. Bununla birlikte, bir nesneyi tam olarak neyin oluşturduğunu matematiksel olarak tanımlamak genellikle zordur.

Bölütleme yöntemlerinde genellikle piksellerin iki önemli özelliği dikkate alınır ve bunlar:

1. Yoğunluk değeri dağılımı: bölgeler içindeki piksel değerlerini modellemek için kullanılır. Bölütleme amacıyla belirtilen homojenlik kriterleri sıklıkla bu özelliği kullanır.
2. Mekansal bitişiklik kriteri: bölgelerin şekillerini modellemek için kullanılır. Bu özellik, çeşitli öğelerin uzamsal bağlantısını empoze etmek için kullanılır.

Görüntü bölütleme için histogram tabanlı yöntemler, böl ve birleştir yöntemleri, bölge büyütme yöntemleri, kümeleme tabanlı yöntemler, stokastik model tabanlı yöntemler vb. gibi çeşitli teknikler önerilmiştir.

Histogram tabanlı yöntemlerde, görüntü yoğunluklarının histogramı elde edilir ve içinde bulunan tepe ve çukurlara göre birkaç aralığa bölünür. Her aralığa ait pikseller daha sonra aynı sınıf altında gruplandırılır.

Böl ve birleştir yöntemleri, önce bir görüntüyü bir başlangıç segmentasyonuna böler ve mekansal olarak bitişik benzer özelliklere sahip segmentleri birleştirerek veya özellik tolerans sınırları içinde olmadığında bir bölgeyi bölerek sonuçları iyileştirir.

Seçilen özellikler sıklıkla ortalama, varyans, momentler ve yoğunluk parametreleridir. Bölme işlemi, eksik sınırları ekler ve birleştirme işlemi, yanlış sınırları ve sahte bölgeleri ortadan kaldırır.

Bölge büyütme yöntemlerinde, başlangıçta bazı çekirdek noktalar seçilir ve bunların etrafındaki pikseller, piksellerin ortalaması, varyansı, rengi vb. bazı kısıtlamalara dayalı olarak kademeli olarak bölgelere dahil edilir. Bazı yöntemler, bölgeleri düzlemsel kullanarak modeller. veya polinom modelleri ve modeli bölge büyümesi için homojenlik kriteri olarak kullanın.

Kümeleme tabanlı yöntemlerde, tek tek piksellerin veya piksel gruplarının özellikleri önce öznitelik olarak elde edilir. Bir özellik vektörü, bir pikselin gri seviyesi, rengi, uzamsal koordinatları, dokusu, bir polinomun katsayıları gibi özellikleri içerebilir.

Kümeleme daha sonra özellik uzayında uygun bir mesafe metriği kullanılarak gerçekleştirilir. Mesafe ölçüsü genellikle özellik vektörleri arasındaki Öklid mesafesidir.

Özellik vektörleri üzerindeki ağırlıklı lp normları da popülerdir. Kümeleme sonuçları daha sonra bir segmentasyon elde etmek için görüntü uzayına geri eşlenir. Özellik bir pikselin gri seviyesi olduğunda, en basiti, karşılık gelen özellik uzayı görüntünün histogramıdır. 3 renk bileşeni ile karakterize edilen renkli görüntüler için 3 boyutlu bir histogram oluşturulabilir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör