Algoritma – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri
Yönlendirilmiş Asiklik Grafik Çözümü
Bir görüntü ayrıştırmada komşu blokların DC katsayıları yüksek korelasyon gösterir. Bu formülasyonda ci0 katsayısı, söz konusu aralık bloğunun nicelenmiş DC değerine karşılık gelir. Dolayısıyla, bu fazlalıktan yararlanmak için bitişik bloklar arasında diferansiyel kodlama tanıtılmalıdır. Hilbert eğrisinin belirli bitişiklik gereksinimlerini karşıladığı bilinmektedir ve tahmine dayalı kodlama için etkilidir. 256 × 256 giriş görüntüsü için altıncı dereceden bir Hilbert eğrisi kullanılır.
Her bir düğümün, görüntünün QT ayrışımında bir bloğu temsil etmesine izin verirsek ve öncül olarak rj aralık bloğu ile aralık bloğu ri’yi kodlama maliyeti olarak bir geçiş maliyeti gi,j tanımlarsak, o zaman optimal segmentasyonu bulma genel sorunu ve hibrit fraktal/DCT kodu, QT ayrışımının veya kafesin yapraklarından geçen en kısa yolu bulma olarak gösterilebilir; her yaprak, Hilbert eğrimizdeki bir bloğun bir ila üç olası öncülüne karşılık gelen bir ila üç olası koda sahiptir.
Açıkça, optimal tarama yolu, optimal altyapı özelliğine sahiptir (yani, optimal segmentlerden oluşur). Bu, çözümde dinamik programlamanın kullanılmasını motive eder.
Fraktal Sıkıştırma Sonuçları
Operasyonel olarak optimal hibrit fraktal/DCT algoritmasının performansı, en popüler DCT tabanlı sıkıştırma şemalarından biri olan JPEG ile karşılaştırılır. 256 × 256 Lena görüntüsünü sıkıştırırken bu yaklaşımla elde edilen ORD eğrisini gösterir. JPEG’in ORD eğrisi de bu grafikte gösterilir. Bit hızları aralığında 1,5 ila 3,0 dB’lik bir iyileştirme elde edilir.
Aynı bit hızında (0,20 bpp) JPEG üzerinden kalitedeki gelişmeyi gösterin. Bu kodlayıcı tarafından belirlenen optimum segmentasyonu gösterir. Nispeten düzgün alanlarda daha büyük blok boyutları ve keskin alanlarda daha küçük blok boyutları kullanılarak verimlilik elde edilir.
Genel olarak, dönüşümün yüksek frekanslı bilgiyi temsil eden fraktal bileşeni, mevcut bit bütçesinin yaklaşık %30’unu kullandı. Bu, hız bozulması optimize edilmiş tarama yolu, segmentasyon ve kod seçimi ile birleştiğinde, yeniden oluşturulmuş görüntünün kalitesinde önemli kazanımlar sağladı.
Şekil Kodlama
Bu bölümde, hız-bozulmanın operasyonel olarak en uygun tekniklerinin nesne şekli kodlama problemine nasıl uygulanabileceğini gösteriyoruz. Bu soruna olan ilgi, video konferans, etkileşimli multimedya veritabanları, film yazarlığı vb. dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere yeni multimedya uygulamalarında artan patlama ile motive edilmiştir.
Blok tabanlı codec bileşenleri gibi ticari video sıkıştırma standartları. Bir video sahnesini önceden belirlenmiş boyutlarda sabit bloklara bölerler ve doku ve hareket vektörlerini niceleyerek sıkıştırma sağlarlar.
Bu gösterim biçimi, yukarıda belirtilen uygulamalar için doğal değildir, çünkü üretilen bir bit akışında bir nesnenin diğerinden ve arka plandan net bir ayrımı yoktur. Hiçbir bilgi taşımayan bir arka planı tanımlayan gereksiz bit israfına yol açar.
Ancak kodlanmış bilgilere erişim açısından da verimsizdir. Örneğin, örüntü tanıma uygulamalarında nesneler, blok tabanlı bit akışlarında açıkça mevcut olmayan sınırları aracılığıyla algılanır.
Gelişmekte olan MPEG-4 ve MPEG-7 multimedya kodlama standartları, bu yeni gereksinimleri karşılamak için tasarlanmıştır. Bir video sahnesinin nesne tabanlı işlenmesinin kodlama verimliliği açısından haklı olup olmadığı açık olmasa da, bazı durumlarda uygulama açısından bir gerekliliktir.
Nesne yönelimli bir kodlayıcıda, bitler, bit akış bileşenleri (segmentasyon, hareket, şekil, doku) arasında ve ardından her bileşen içinde verimli bir şekilde tahsis edilmelidir. Nesne yönelimli bir kodlayıcıda bu bileşenler arasında ve içinde ORD optimal ortak kaynak tahsisi zor bir hedef olmaya devam etse de, burada bu sorunun şekil kodlama yönünü ele alıyoruz.
Şekil bilgisi, nesne tanımlamasında merkezi bir rol oynar. MPEG-4 standardizasyonunun bir sonucu olarak yoğunlaşan verimli temsil çabaları iki kategoride sınıflandırılabilir. İlki, bağlam tabanlı ve değiştirilmiş okuma faks benzeri kodlayıcılar olarak daha ayrıntılı olarak bölünebilen bitmap tabanlı kodlayıcılardan oluşur.
Temel tabanlı şekil kodu ve köşe tabanlı polinom kodlayıcı ikinci kategoriye aittir. Bununla birlikte, tartışmalı bir şekilde, bitmap tabanlı kodlayıcılar, içlerinde şekil bilgisi açık olmadığı için nesne yönelimi hedefini yener.
Aşağıda, bir mod içi köşe tabanlı sınır kodlama şemasını ve teknikleri kullanarak nasıl optimize edildiğini açıklıyoruz. Uygulama detayları bulunabilir. Modlar arası bir köşe tabanlı sınır kodlama şeması türetilmiştir.
Algoritma Nedir Örnekleri
Algoritma Nedir Kısaca
Algoritma kim buldu
Algoritma Örnekleri
Algoritma
Orijinal sınıra, ikinci dereceden bağlantılı spline segmentleri tarafından yaklaşılmaktadır. Bir spline segmenti, ardışık üç kontrol noktası (pu-1, pu, pu+1) tarafından tamamen tanımlanır. Pu-1 ile pu arasındaki orta noktada başlayan ve t 0’dan 1’e giderken pu ile pu+1 arasındaki orta noktada biten parametrik bir eğridir (t ile parametrelendirilmiştir). Matematiksel olarak, ikinci dereceden spline segmenti kullanılan aşağıdaki gibi tanımlanır.
Orta noktalardaki enterpolasyon problemini çözmenin yanı sıra, kullanılan spline’ın tanımı, bağlantı noktaları da dahil olmak üzere her yerde sürekli olarak türevlenebilir olmasını sağlar. Bir sonraki spline segmenti (pu, pu+1, pu+2) mevcut segmentin sonundan başlayacağı için segment sürekliliği sağlanır.
Kontrol noktalarını uygun şekilde yerleştirerek, düz çizgiler ve eğriler dahil olmak üzere çok çeşitli şekiller yaklaşık olarak tahmin edilebilir; bu özellik, spline’ları kontur yaklaşım problemi için çok çekici bir yapı taşı haline getirir.
Operasyonel olarak optimal düz çizgi şekli yaklaşımı elde edildi. Orijinal sınırın destek ızgarasına sürekli bir spline segmenti sığdırmak için, spline noktaları en yakın tamsayı değerine doğru nicelenir.
Bu nedenle, şekil yaklaşımı problemimizin çözümü, belirli bir bozulma ve hız tanımına (aşağıda tartışılmıştır) dayanan ve belirli bir oran-bozulma değiş tokuşu λ ile sonuçlanan sıralı bir kontrol noktaları kümesidir.
Teorik olarak, sıralı kontrol noktaları kümesi, görüntünün herhangi bir yerinde bulunan noktalardan oluşabilir. Bununla birlikte, orijinal sınırdan çok uzakta olduklarından ve çoğu uygulamada birkaç pikselden daha fazla bozulma tolere edilemeyeceğinden, çoğunun çözüme ait olması pek olası değildir.
Bu nedenle ve aynı zamanda hesaplama karmaşıklığını azaltmak için bu noktaları değerlendirme dışı bırakıyoruz. Geriye kalan, orijinal sınırın etrafında ortalanmış ve aday kontrol noktalarının ait olması gereken kabul edilebilir kontrol noktası bandı olarak adlandırılan, gri ile gösterilen uzay bölgesidir. Bu banttaki pikseller etiketlenir.
Algoritma kim buldu Algoritma Nedir Kısaca Algoritma Nedir Örnekleri Algoritma Örnekleri
