Filtre Kullanımları – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Filtre Kullanımları

Filtreler, yaygın olarak kullanılan 512 × 480 RGB renkli görüntü Lena’ya uygulanır. Filtrelerin performansını farklı senaryolar altında değerlendirmek için test görüntüsü çeşitli gürültü kaynağı modelleri kullanılarak kirlenmiştir. Test görüntüsü, ilişkili Gauss gürültüsü ile kirlenmiştir ve görüntü örneklerinin bir yüzdesi, eşit olasılıkla çok yüksek veya düşük sinyal değerlerine sahip aykırı değerlerle değiştirilir.

Normalize edilmiş ortalama kare hatası (NMSE), değerlendirme amaçları için niceliksel bir ölçü olarak kullanılmıştır. N1 ve N2’nin görüntü boyutları olduğu ve y(i,j) ve yˆ(i,j)’nin sırasıyla orijinal görüntü vektörünü ve pikseldeki (i, j ) tahmini ifade ettiği şekilde hesaplanır.

3 × 3 işleme penceresi için Lena test görüntüsü için elde edilen sonuçları özetler. 5×5 filtre penceresi kullanılarak elde edilen sonuçlar verilmiştir. GVDF, mümkün olan en iyi sonucu elde etmek için büyüklük işleme modülünde uygun gri tonlama operatörünü kullanır. Bu modüllerin gürültüye bağımlı olduğu vurgulanmalıdır.

Tasarımcı, gerçek gürültü özelliklerini önceden bilmelidir. Gerçek zamanlı bir görüntü işleme durumunda bu pek mümkün değildir. Buna karşılık, FVF ailesi, gürültü özellikleri hakkında herhangi bir bilgi gerektirmez. Ancak, GVDF’nin daha fazla bilgi kullanmasına rağmen, aşağıdaki karşılaştırmalar için GVDF ailesinden en iyi filtreyi seçiyoruz.

Tablolarda listelenen sonuçlardan, genelleştirilmiş üyelik fonksiyonuna sahip uyarlamalı tasarımımızın her türlü gürültü durumunda sürekli olarak iyi sonuçlar verdiği kolayca görülebilir. Farklı bulanık filtreler, test görüntüsünde aykırı değerler olsun ya da olmasın hem dürtüsel hem de ilişkili Gauss gürültüsünü azaltır.

Gürültü karakteristikleri hakkında herhangi bir varsayım yapılmadığı takdirde, genelleştirilmiş üyelik ağırlıklarına sahip bulanık filtrenin, incelenmekte olan diğer herhangi bir filtre tarafından elde edilen sonuçlardan daha iyi sonuçlar verdiğine dikkat edilmelidir.

Sonuçlar ayrıca bulanık tekniklerimizin GVDF veya VMF ile karşılaştırıldığında pencere uzunluğuna daha az duyarlı olduğunu göstermektedir. Örnek olarak, uyarlanabilir bulanık filtrelerimizin, dürtüsel olmayan bir gürültü senaryosunda ve küçük filtreleme penceresinde VMF’nin verimsizliğinden muzdarip olmadığı görülebilir.

Son olarak, hesaplama sayısı göz önüne alındığında, bulanık algoritmanın hesaplama açısından yoğun kısmı mesafe hesaplama kısmıdır. Ancak bu adım, burada ele alınan tüm çok kanallı algoritmalarda ortaktır.

Bunun da ötesinde, farklı temel üyelik fonksiyonları paralel olarak hesaplanabilir, böylece yürütme süresi azaltılır ve filtrelerimiz dijital sinyal işlemcilerle gerçek zamanlı uygulamaya uygun hale getirilir.

Genelleştirilmiş üyelik fonksiyonunu değerlendirmek için kullanılan uyarlama prosedürü, herhangi bir ek hesaplama maliyeti getirmez. Bildiğimiz kadarıyla, bu çalışmada tanıtılan uyarlama mekanizması, bu tür paralel işleme kabiliyetini sağlayabilen tek mekanizmadır.

Sonuç olarak, uyarlamalı tasarımımız basit, ölçeklenebilir, bulanık algoritmanın sayısal karmaşıklığını artırmaz ve gerçek renkli görüntüler gibi karmaşık çok kanallı sinyaller için mükemmel sonuçlar verir. Ayrıca ekli görsellerden de kolayca görülebileceği gibi yeni filtreler, renkli görsellerin görsel olarak algılanmasında oldukça önemli olan kromatiklik bileşenini koruyor.

Excel filtreleme teknikleri
sayısal veriler üzerinde filtre yapılırken aşağıdaki filtreleme türlerinden hangisi seçilmelidir?
filtreleme kriterleri oklar kullanılmadan, aşağıdaki yöntemlerden hangisi ile yapılır?
excel’de filtre formülü
Excel hücreye filtre ekleme
Sırala ve filtre uygula grubu hangi sekmede dir
excel’de filtre ekleme kısayolu
Excel filtre fonksiyonu yok

Renkli Görüntü Bölümleme

Görüntü sıkıştırma, daha önce bahsedildiği gibi, muazzam bant genişliği ve depolama gereksinimleri nedeniyle çok sayıda multimedya uygulamasında esastır. H.261 ve MPEG-1 ve -2 gibi geleneksel kodlama standartları, sahne içindeki nesne hareketini yeterince modellemekte başarısız olur ve ayrıca bilinen engelleme yapaylıklarından muzdariptir.

Ayrıca, bu şemalar videoyu yalnızca çerçeve seviyesinde ele alır ve böylece bit akışı içindeki tek tek nesnelerin manipüle edilmesini önler. Bununla birlikte, son zamanlarda, nesne tabanlı olan yeni nesil kodlama şemalarına daha fazla ilgi gösterilmiştir.

Bu yöntemler, konturlar ve bölgeler gibi yapısal özelliklerini kullanarak görüntü sinyallerini temsil etmek için görüntü analizi ve bilgisayar grafikleri tekniklerine dayanır. Bu ikinci yaklaşımda, giriş video sekansı ilk olarak keyfi olarak şekillendirilmiş uygun bir dizi bölgeye bölünmelidir.

Bu nedenle, herhangi bir nesne tabanlı yöntemin başarısı büyük ölçüde bu bölümleme sürecine bağlıdır. Bu, yalnızca kodlama verimliliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda çeşitli içerik tabanlı işlevleri de destekleyebilir.

Bu bölümde dikkatimizi renk bölütleme problemine odaklıyoruz. Bir görüntüyü rastgele şekillendirilmiş bölgelere bölmek için algısal HSV renk uzayı modelini kullanan hızlı bir renk bölütleme algoritması sunulmuştur. Bu, özyinelemeli bir 1D histogram eşikleme prosedürü kullanılarak gerçekleştirilir. Önerilen teknik sağlamdır, gerçek zamanlı uygulama için uygundur (yani, 1B histogram yaklaşımı nedeniyle) ve bir bölgenin renk/yoğunluk içeriğini tanımlamada çok sezgiseldir.

HSV renk modelinin ton bileşeni, bir sahnedeki renk içeriğini bölümlere ayırmak için etkili bir şekilde kullanılabilir. Ancak, doygunluk veya değer bileşenleri düşük olduğunda ton özelliği etkisiz ve güvenilir değildir.

Bu nedenle, görüntüyü aşağıdaki üç ana bölgeye bölüyoruz, böylece her bölge içinde uygun bir bölütleme şeması uygulanabiliyor: (1) bir akromatik, (2) bir kromatik ve (3) bir geçiş alanı.

Akromatik bölgeler, düşük doygunluk ve değer değerleri ile karakterize edilir ve sahne içindeki siyah, beyaz ve gri alanlardan oluşur. HSV alanının akromatik bölümünü tanımlamak için S ≤ %10 ve V ≤ %20 eşik değerleri kullanıldı.

HVC alanının akromatik bölümünü bir yoğunluk kısıtlaması uygulamadan bölmek için benzer bir doygunluk eşiği seçildi. Bununla birlikte, yoğunluk bilgisi önemlidir ve bu ikinci kısıtlama getirilmezse hatalı sonuçlar elde edilebilir.

Değer bileşeni (yani parlaklık), görüntünün akromatik bölgelerini bölmek için kullanılır. Öte yandan kromatik bölge (bölge 2), tonun büyük bir ayırt etme gücüne sahip olduğu ve görüntünün kromatik kısımlarını bölümlere ayırmak için etkili bir şekilde kullanılabildiği yüksek doygunluk ve değer değerleri ile tanımlanır.

Bu ikinci bölgenin tanımlanmasında S ≥ %20 ve V > %20 eşik değerleri seçildi. Son olarak, üçüncü bölge kromatik ve akromatik alanları ayırır ve geçiş bölgesi olarak anılır.

Bu son bölge için %10 < S < %20 ve V > %20 eşikleri seçildi. Bu katının dilimleri, HSV modelindeki halka şeklindeki halkalara karşılık gelir. Bu geçiş bölgesindeki renk tonu bileşeni bir kez daha güvenilir değildir. Bu bölgedeki piksel değerleri çok az renk tonuna sahiptir ve bu nedenle değer bileşeni ile daha iyi karakterize edilir.

HSV hexcone modelinin üç ana bölgeye ayrılması özetlenmiştir. Benzer HSI uzayında segmentasyon amaçları için basit bir iki bölgeli model de önerilmiştir. Bu şemada, doygunluk histogramında bulunan piklerin ortalama değeri bir eşik değeri olarak kullanılarak orijinal görüntü yalnızca iki bölgeye (kromatik ve akromatik) bölünür.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör