Görüntüyü Test Etme – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Görüntüyü Test Etme

İlk özellik, bir yüz görüntüsü dikkate alınarak örneklenebilir. Kişinin yanaklarındaki ve alnındaki yerel komşuluklar, bağımsız olarak bakıldığında genellikle ayırt edilemez. Bu karşılaştırmada aydınlatma ve diğer “özel” niteliklerin (yara izleri, benler, doğum lekeleri vb.) etkilerinin bulunmadığını varsaydık.

Bu gözlemi test etmenin kolay bir yöntemi, bir görüntüdeki bu benzer görüntü kısımlarını bulmak ve yeni bir görüntü oluşturmak için bunları rasgele değiştirmektir. Yeni görüntü orijinaline benziyorsa, gözlemimiz doğrudur.

Benzer şekilde, belirli bir özellik sergileyen tüm mahalleler pratik olarak aynı şekilde ele alınabilir. Bu mahalleler, aynı istatistiksel süreç tarafından üretilmiş olarak kabul edilebilir. Mahalleler için hedeflerin, kullanılan her model için bir istatistiksel sürecin ortalaması olarak yorumlanabileceği gösterilmiştir.

Bu ilk özelliğin örnekleri resimlerde bol miktarda bulunur. Son zamanlarda sıkıştırma kazançlarını artırmak için kullanıldı. Kayıplı görüntü sıkıştırma için standart şemalar, genellikle daha verimli ve derli toplu bir şekilde tanımlanabilecek küçük görüntü bloklarında bulunan yüksek derecede fazlalıklı bilgilere dayanır.

Temel bileşen analizi (PCA) yoluyla sıkıştırma durumunda, görüntüdeki tüm bloklar için tek bir gösterim oluşturulur. Son sıkıştırma yaklaşımları, bir görüntünün küçük bloklarını birbirine en çok benzeyen (ilişkili) kümeler halinde gruplayarak ilk görüntü özelliğinden yararlanır.

Bu şekilde, her bir küme, diğer kümelere karşılık gelenlerden ayrı, etkin bir temsili ile tanımlanabilir. Genel olarak, bu, standart sıkıştırma şemalarının yaklaşımlarının sağladığından daha verimli bir görüntü gösterimi ile sonuçlanır.

Ölçekler Arası Benzerlik

Düşük ve yüksek çözünürlüklü görüntülerin homolog ve yüksek oranda ilişkili bölgeleri arasında güçlü bir benzerlik varsa, o zaman basit bir dönüşümün bu komşulukları ölçekler arasında ilişkilendirebileceği öngörülebilir. Deneysel analiz, bu tür benzer bilgilerin ölçekler arasında yerel olarak var olduğunu göstermiştir; bu benzerlik, ölçek bağımlılığı olarak adlandırıyoruz.

Bu tür bir ölçek karşılıklı bağımlılığının varlığının test edilmesinde deneyler yapılmıştır. Deneyler, analiz edilen düşük ve yüksek çözünürlüklü benzer görüntülerden benzer şekilde kümelenmiş homolog mahallelerin yüzdesini rapor ediyor. Bu mahallelerin yüksek bir yüzdesi bulunursa, mahalleler arasında güçlü bir ölçekte karşılıklı bağımlılığın var olduğu söylenir. Bu basit deneyin ayrıntılı bir açıklaması ve analizi aşağıdadır.

Kısaca, deney bir görüntünün düşük ve yüksek çözünürlüklü versiyonunu, sırasıyla xl [n1 , n2 ] ve xh[n1,n2] olarak ele alır. xl[n1,n2] ve xh[n1, n2]’nin homolog yapısal komşulukları daha sonra K ayrık grup oluşturmak için vektör niceleme (VQ) [21] kullanılarak kümelenir. K grupları için en olası sıralamanın arandığı bir karışıklık matrisi oluşturulur.

Son olarak, elde edilen en olası sıralama için benzer şekilde kümelenmiş mahallelerin yüzdesinden ölçekler arası benzerliğin bir ölçüsü elde edilir. Homolog komşuluğun tanımı kısaca belirtilecektir.

Mikrofon test
Webcam test
Kamera test
Camera test
Mic test
Camera online
Webcam aç
Webcam Driver

Ayrıca, yapısal bir komşuluğun tanımı ve bu mahallelerin neden seçildiği de verilecektir. Şimdilik, yapısal bir komşuluğun bir görüntü komşuluğunun afin eşlemeli bir versiyonu olduğuna dikkat edin. N1 × N2 görüntüsü xl [n1 , n2 ] içindeki H1 × H2 komşulukları, komşuluklar kümesini oluşturur.

xl [n1 , n2 ]’nin, xh [n1 , n2 ]’den G1 × G2 faktörü ile kırpılarak simüle edildiğini hatırlayın. Ölçekler arası mahalleleri simüle etme tarzımız, sahnenin aynı fiziksel bölgesini kapsayan destek bölgeleri verir, düşük çözünürlüklü komşuluk, bu bölgeyi tanımlamak için daha az örneğe sahiptir. Karşılık gelen görüntü elde etme modeli sunulacaktır.

Şimdi X’teki mahalleler, K ayrık grup X1, oluşturmak üzere kümelenmiştir. . . , XK ve D’deki komşular, K ayrık grup D1, oluşturmak için ayrı ayrı kümelenir. . . , D.K. X ve D’deki homolog komşuluklar kendi görüntülerinde benzer kümeler oluşturuyorsa, o zaman düşük ve yüksek çözünürlüklü görüntülerin bilgi içeriği bir anlamda benzer olmalıdır. Aynı görüntüden kümelenmiş bilgilerin ölçekler arasında ne kadar iyi ilişkili olduğunu belirlemek için gösterildiği gibi bir karışıklık matrisi oluşturuyoruz.

Matrisin (j, k) konumundaki giriş, Xj ve Dk,j,k = 1,…,K kümesine atanan komşulukların sayısıdır. Ölçekler arası karşılıklı bağımlılık, oluşturulan kümeler için ortak olan maksimum homolog komşuluk sayısı olarak belirlenir.

Xj ve Dk arasındaki gerçek kümelerin veya “sınıfların” sıralaması bilinmediğinden, sadece karışıklık matrisinin köşegeninin içeriğini inceleyemeyiz. Bunun yerine, en olası sıralamayı aramalıyız. Bu da, düşük ve yüksek çözünürlüklü görüntülerdeki benzer bilgilerin nasıl kümelendiğini gösteren bir sayı verir. Bu sayı aşağıdaki basit algoritma ile kolayca bulunur.

Bu yüzde, küme sayısının bir fonksiyonu olarak çizilir. Kümelenmiş yüksek çözünürlüklü görüntü 256 × 256’dır ve resmedilmiştir. İki düşük çözünürlüklü muadil görüntü kullanılmıştır. Biri, yüksek çözünürlüklü görüntünün (G1 = 2)×(G2 = 2) kırpılmasıyla elde edildi. Diğer görüntü, düşük çözünürlüklü görüntünün DCT sıkıştırılmış sürümünü kullanır. Grafikler ayrıca test edilen iki farklı komşuluk boyutunu da rapor eder: H1 ×H2 =3×3 ve H1 ×H2 =5×5.

Küme sayısı K = 30’a doğru arttığında bile a’nın düşük çözünürlüklü (sıkıştırılmamış) görüntüsü kullanıldığında, görüntü ölçekleri arasında homolog komşulukların çok güçlü bir karşılıklı bağımlılığı olduğunu gösterir. 

Sıkıştırılmış düşük çözünürlüklü görüntü kullanıldığında karşılıklı bağımlılık azalır. Bu, çizimdeki alttaki iki eğri ile gösterilir. K = 1 durumunun her zaman 1 karşılıklı bağımlılığı verdiğine dikkat edin. Bunun nedeni, K = 1 için aslında hiçbir kümelemenin gerçekleştirilmemesidir. Yani, tüm mahallelerin aynı kümeye ait olduğu varsayılır. Bu nedenle, “ayrık” kümeler (veya bu durumda tek küme) ortak olarak tüm homolog komşuluklara sahiptir.

Bağımlılık genellikle küme sayısı arttıkça azalır. Bu sezgisel olarak beklenir, çünkü küme sayısındaki artış, belirli bir görüntü ve ölçeğe özgü bilgi kümelenmesiyle sonuçlanır.

Düşük ve yüksek çözünürlüklü benzer görüntüler arasındaki frekans içeriği farklı olduğundan, bir görüntüdeki bilgilerin daha fazla uzmanlaşmasının aralarında daha az karşılıklı bağımlılıkla sonuçlanması beklenir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör