Görüntülerin Çözünürlüğü – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Öğrenilmiş Çoklu Rekonstrüksiyon Çekirdeği ile Görüntülerin Çözünürlüğü

Süper çözünürlük, fiziksel sensör tarafından sağlanandan daha yüksek bir çözünürlüğe ulaşan sinyal işleme işlemine verilen terimdir. Bu terim, radar topluluğu içinde yaygındır ve uzayda ayrılmış nesneleri radar tarafından sağlanan çözünürlükten daha az ayırt etme yeteneğini içerir. Optik imgeler alanındaki sorun, mükemmel yeniden yapılandırma sorununa benzer.

Bu nedenle, bu bölüm sonlu bir örnek kümesinden görüntü büyütme konusunu (interpolasyon, yakınlaştırma, büyütme, vb. olarak da anılır) ele alacaktır. Büyütmenin multimedya uygulamalarına yardımcı olabileceği bir örnek, bit hızı kısıtlamalarının video çıkışını sınırladığı video telekonferanstır.

Bu tür kısıtlamalar, tipik olarak, düşük görsel kaliteye sahip yüksek oranda sıkıştırılmış ve boyutla sınırlı bir video dizisinin iletilmesine neden olur. Bu bağlamda, süper-çözünürlüğün görevi böylece, görüntülerin sıkıştırılmış dizisine kayıp bilgiyi geri yüklemek ve böylece bunların büyütülmesinin yanı sıra daha keskin ve/veya daha az bozulmuş bir görüntü sağlamak olur.

Multimedyanın süper çözünürlükten yararlanabileceği alanlar arasında, burada odaklanılan nokta hareketsiz görüntülerin süper çözünürlüğü ile sonuçlanan görüntü işlemedir. Önerilen mimarinin sağladığı faydalar incelenecek ve metodoloji ile ilgili çeşitli konular tartışılacaktır.

Genel olarak, görüntü büyütme, görüntü örneklerinin çift doğrusal, çift kübik veya kübik B-spline çekirdekleri gibi tek bir çekirdekle konvolüsyonu yoluyla gerçekleştirilir ve herhangi bir son işleme veya müteakip görüntü geliştirme tipik olarak ad hoc bir şekilde gerçekleştirilir.

Örtüşme veya diğer olgulardan kaynaklanan kusurların bu tip doğrusal filtrelemeyle azaltılması çok sınırlıdır. Daha yakın zamanlarda, görüntü alanı bilgisine dayalı büyütme teknikleri araştırma konusu olmuştur. Örneğin, yönlü yöntemler bir görüntünün yerel kenar içeriğini inceler ve yüksek frekans yönü (kenar boyunca) yerine düşük frekans yönünde (kenar boyunca) enterpolasyon yapar.

Birden çok çekirdek yöntemi tipik olarak birkaç ad hoc enterpolasyon çekirdeği arasında seçim yapar. Ortogonal dönüşüm yöntemleri, ayrık kosinüs dönüşümünün (DCT) ve dalgacık dönüşümünün kullanımına odaklanır. Varyasyonel yöntemler, enterpolasyon problemini bir fonksiyonelin kısıtlı minimizasyonu olarak formüle eder. Bu yöntemleri uzun uzadıya tartışan genişletilmiş bir literatür taraması sağlanmıştır.

Burada sunulan yaklaşım yenidir ve benzer (ilişkili) komşulukların ölçekler arasında benzer kaldığını ve bu a priori yapının ölçekler arasında mevcut görüntü örneklerinden yerel olarak öğrenilebileceğini varsayarak süper çözünürlüğün hatalı doğasını ele alır.

Bu tür yerel bilgi çıkarma, tipik olarak bir görüntünün örtüşmeyen alt blokları kümesini sıkıştıran JPEG ve PCA tabanlı yaklaşımların gösterdiği gibi, görüntü sıkıştırma şemalarında oldukça uzun bir süredir öne çıkıyor.

Ekran çözünürlükleri
Photoshop çözünürlük kaç olmalı
2K çözünürlük
UHD çözünürlük
Photoshop çözünürlük ayarı
QHD çözünürlük
1024×768 çözünürlük nasıl yapılır
4K çözünürlük

Son sıkıştırma yaklaşımları, alt bloklar arasındaki bloklar arası korelasyondan da yararlanır. Amaç, alt bloklar kümesini, orijinal kümeden daha verimli bir şekilde bireysel olarak temsil edilebilecek sınırlı sayıda ayrık kümeye bölmektir.

Benzer örtüşen mahalleleri yüksek çözünürlüklü muadillerine eşlemek için bloklar arası korelasyondan yararlandığımız için yaklaşımımız ruhen benzerdir. Ancak, bizden önce hiç kimse bu bilgiyi görüntülerin yerini alabilecek kısıtlamalar oluşturmak için kullanmayı önermedi.

Ayrıca, çok basit bir yerel mimarinin bu yapıyı etkili bir şekilde öğrenebileceğini gösteriyoruz. Dahası, yaklaşımımızın, geleneksel örnekleme teorisi kavramlarının bir uzantısını temsil eden, mevcut görüntülerden oluşturulmuş ve yerel özelliklerine “ayarlanmış” bir çekirdek ailesi ile bir evrişime eşdeğer olduğu gösterilmiştir.

Bölüm aşağıdaki gibi bölümlere ayrılmıştır. Burada tartışılan süper çözünürlüğü kavramsal olarak tanıtır. Yorumlar ve gözlemler yapılır ve yerel mimarinin doğduğu metodoloji de tarif edilir.

Düşük çözünürlüklü görüntülerimizi sentezlemek için kullanılan görüntü elde etme modelini sunar. Büyütme için tek ve çok çekirdekli tabanlı yaklaşımları açıklar. Süper çözünürlük metodolojisini uygulayan yerel mimariyi detaylandırır. Mimarinin kapasitesini gösteren çeşitli sonuçlar sunulmuştur. Metodoloji ile ilgili çeşitli konuları tartışır ve sonuçlarımızı sunar.

Süper Çözünürlüğe Bir Yaklaşım

Burada sunulan süper çözünürlük yaklaşımı, Shannon örnekleme teorisi tarafından dayatılan sınırın ötesinde bir görüntünün (sonlu bir örnek kümesinden) yeniden oluşturulmasını ele alır. Basit olması adına, geliştirmemiz tek boyutlu (1D) sinyaller kullanır, ancak iki boyutlu (2D) uzantılar açık olmalıdır.

x(t), burada −∞ < t < ∞, maksimum frekans içeriği c rad/s olan sürekli bir sinyal olsun. Bu nedenle, analizimiz bant sınırlı sinyallere dayanmaktadır. x(t)’yi bir dizi temel fonksiyonun lineer kombinasyonu olarak şu şekilde gösterebiliriz:

Doğrusal ağırlıklandırmanın x[n]’deki örnekler tarafından verildiği ve k(t,n)’nin temel fonksiyonlar dizimizi temsil ettiği yer. Burada x[n] ≡ x(nTs), −∞ < n < ∞’yi sağlayan n tamsayıları ve Ts örnekleme periyodu için. Örnekleme teorisinde bir sinyalin mükemmel şekilde yeniden yapılandırılmasını açıklayan denklem, tanımı gereği sin c(t) ≡ sin(πt) olduğu yerdir. Temel fonksiyonlarımızın k(t, n) = t πt sin c( Ts − n) tarafından verildiğini ve bu sonsuz kümedeki temel fonksiyonların ortogonal olduğunu görüyoruz.

Bu nedenle, x(t)’nin her örneği, örneklerin yoğunluğunun yeterince yüksek olması koşuluyla sonsuz sayıda örnekle tam olarak çözülebilir. Örnekleme periyodu Ts, sinyallerimizin ortogonal bir doğrusal izdüşüm kümesinden ve sonsuz sayıda örnekten mükemmel bir şekilde yeniden oluşturulabileceği (çözümlenebileceği) sınırı sağlar.

Sin c bazlarının, zaman (uzay) içinde bant-sınırlı sinyalleri mükemmel bir şekilde yeniden oluşturabilen evrensel doğrusal izdüşümler seti olduğuna dikkat edin. Bu temeller dizisi, içeriklerine bakılmaksızın, uygun şekilde örneklenmiş tüm sonsuz ölçüde bant sınırlı sinyallerin bunlarla yeniden oluşturulabilmesi açısından evrenseldir.

Sonlu kapsam verileri durumu, özellikle görüntüler için daha gerçekçidir. Sonlu ölçüdeki veriler için denklem ifade edilebilir.

N, penceremizin kapsamıdır. xˆ’deki şapka üst simgesinin, sonlu sayıda veri örneğinin sağladığı yaklaşımı belirtmek için kasıtlı olarak kullanıldığına dikkat edin. Sonlu veri seti, sinyalin çözülebilirliğini azaltır. Bunu (4.3) denklemini frekans alanında inceleyerek görebiliriz. Denklemin (4.3) sürekli Fourier dönüşümü verir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör