Görüntü Analizi Türleri – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Kaydırma Vektörleri

Esnek kaydırma vektörleri, kodlama için ek veri hızları gerektirir. Bu nedenle, yalnızca R3D kaynak modeli kullanılarak yeterli doğrulukla tanımlanamayan görüntü alanları için tahmin edilir ve iletilir. Bu alanlar MFR3D nesneleridir. Kaydırma parametreleri, her seferinde bir MFR3D nesnesi için tahmin edilir.

Bir MFR3D nesnesine yansıtılan bir MC nesnesinin tüm kontrol noktaları için, bir kontrol noktası ait olduğu tüm üçgenlerin görüntü sentezini etkilediğinden, kaydırma parametreleri birlikte tahmin edilir.

Tahmin için, görüntü sinyali yaklaşık seri genişletmedir ve parametreler, açıklanan 3B hareket tahmin algoritmasına benzer bir gradyan yöntemi kullanılarak tahmin edilir. Açıklandığı gibi sağlam 3B hareket tahmini, model hatalarından etkilenmediğinden, 3B hareket parametrelerini yeniden tahmin etmek veya bunları esnek kaydırma parametreleriyle birlikte tahmin etmek gerekli değildir.

3B Nesne Modelleri için Görüntü Analizi

Görüntü analizinin amacı, iletilen A'(m), M'(m) ve S'(m) parametre setlerini ve öznel görüntü kalitesi gereksinimlerini dikkate alarak mevcut gerçek görüntünün sk+1 kompakt bir tanımını elde etmektir.

Görüntü analizi şu bölümlerden oluşur: görüntü sentezi, değişiklik algılama, 3B hareket tahmini, nesne silüetlerinin algılanması, şekil uyarlaması ve model hatası algılama. Görüntü analizine kısa bir genel bakış sunarken, takip eden bölümlerde 3B hareket tahmini ve model hatalarının tespiti daha ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.

Görüntü analizinin yapısını gösterir. Görüntü analizinin girdileri, her m nesnesi için A'(m), M'(m), ′(m) ve Sk parametreleriyle tanımlanan mevcut gerçek görüntü, sk+1 ve model dünyasıdır, W’. İlk olarak, mevcut model dünyanın bir model görüntüsü, sk’, görüntü sentezi yoluyla hesaplanır.

Değişiklik algılama maskesini, Bk+1 hesaplamak için, değişiklik algılama, hareket eden gerçek nesnelerin görüntülerde önemli zamansal değişiklikler oluşturduğu, bunların tıkayıcı konturlara sahip olmaları ve opak olmaları gerekir.

Bu Bk+1 maskesi, hareketli nesnelerin izdüşümlerini ve nesne hareketi nedeniyle açığa çıkan arka planı değişmiş olarak işaretler. Hareket eden gölgeler veya aydınlatma değişiklikleri, değiştirilmiş olarak işaretlenmez çünkü aydınlatma değişiklikleri yarı saydam nesneler tarafından modellenebilir.

Değişiklik tespiti, model nesnelerin silüetlerini hesaba kattığı için, Bk+1 maskesindeki değiştirilen alanlar en az bu silüetler kadar büyük olacaktır. Test dizisinin 2. ve 18. kareleri için değişiklik algılama maskesi Bk+1’i verir.

Sekansın başında Claire’in çok az hareket etmesi nedeniyle, ilk karelerde gerçek nesnenin izdüşümünün yalnızca bazı kısımları algılanıyor. Kişinin diğer bölümleri hala statik arka plan olarak kabul edilir.

Gerçek nesne hareketini telafi etmek ve hareketli nesneleri açıkta olmayan arka plandan ayırmak için, model nesneler için 3B hareket parametreleri tahmin edilmektedir.

Uygulanan hareket tahmin algoritması, model nesnelerinin hareket, şekil ve renk parametrelerini ve giriş olarak mevcut gerçek görüntü sk+1’i gerektirir. Ak+1 hareket parametreleri, görüntü sinyalinin bir Taylor serisi açılımı kullanılarak, küçük dönüş açıları ve maksimum olasılık tahmini varsayılarak döndürme matrisini doğrusallaştırarak tahmin edilir.

Ortaya çıkan hareket parametreleri, Bk+1 maskesine dahil olan açık arka planı algılamak için kullanılır. Örtülmemiş arka planın saptanması için temel fikir, hareket eden nesnenin hareket öncesi ve sonrası izdüşümünün tamamen değişen alanda bulunması gerektiğidir.

Açık olmayan arka planı Bk+1 maskesinden çıkarmak, tüm model nesneler için yeni siluet Ck+1’i verir. Her bir model nesne m’nin silüeti daha sonra karşılaştırılır ve gerçek silüet C(m)’ye uyarlanır.

Farklılıklar, ya gerçek nesnenin parçaları ilk kez hareket etmeye başladığında ya da döndürme sırasında gerçek ve model nesnenin şekli arasındaki farklar görünür hale geldiğinde ortaya çıkar.

Görüntü analizi Nedir
Tarımda görüntü işleme
Görüntü işleme uygulamaları
Görüntü işleme teknikleri
Görüntü işleme Nerelerde Kullanılır
Görüntü işleme nasıl yapılır
Görüntü işleme ile neler yapılabilir
Görüntü işleme Ders Notları

Model nesnelerin silüetleri ile Ck+1 arasındaki farkları telafi etmek için, siluet sınırına yakın kontrol noktaları, model nesnenin gerekli silueti elde etmesi için model nesne yüzeyine dik olarak kaydırılır.

Bu, yeni şekil parametreleri MMC’yi verir; burada MC, model uyumluluğunu belirtir. k+1 ∗ Model hatalarının tespiti için, sırasıyla önceki renk parametreleri S’ ve mevcut hareket ve şekil parametreleri Ak+1 ve MMC kullanılarak bir model görüntüsü sentezlenir.

s ve sk+1 görüntüleri arasındaki k ∗ k+1 farkları, modelin hatalı olduğu alanları belirlemek için değerlendirilir. Model hatası alanları, “hareket eden katı 3B nesneler” kaynak modeli kullanılarak telafi edilemez. Bu nedenle katı model hataları (MFR3D) olarak adlandırılırlar ve MFR3D nesneleri tarafından temsil edilirler. Bu MF nesneleri, yalnızca 2D şekil parametreleri MMF ve renk parametreleri SMF ile tanımlanır.

Kaynak model F3D’nin kullanılması durumunda, görüntü analizine üç adım daha eklenmelidir. Açıklandığı gibi, esnek kaydırma parametreleri yalnızca model nesnesinin MFR3D alanlarına yansıtılan bölümleri için tahmin edilir.

Örneği takiben, tahmin göz, ağız ve sağ kulak bölgesine yansıtılan kontrol noktalarıyla sınırlıdır. Kaydırma parametrelerinin tahmininden sonra, bir model görüntüsü sentezlenir ve MFF3D’nin alanları, R3D kaynak modelinde olduğu gibi model hatalarının tespiti için aynı algoritma kullanılarak tahmin edilir.

R3D için Hareket Tahmini

OBASC’nin görüntü analizi, geçerli görüntünün sk+1 hareket telafili tahminini sağlamak için sahnedeki nesnelerin hareketini telafi etmelidir. 3B gerçek nesneler, 3B model nesneler tarafından modellenir.

Genellikle gerçek nesnelerin hareketi ve şekli bilinmez. Güvenilir ve sağlam bir tahmin sağlamak için, sağlam tahmin yöntemleri kullanılır. Gerçek nesnelerin model nesnelerle izlenmesini sağlayan temel hareket tahmin algoritması gözden geçirilmiştir.

İçinde, sağlam tahmin için yöntemler geliştirilmiş ve karşılaştırılmıştır. Gerçek nesnelerin şekli bilinmediğinden ve bu nesneler yüz ifadeleri ve saç hareketinden dolayı tamamen katı olma eğiliminde olmadığından, özellik tabanlı bir tahmin edici yerine gradyan tabanlı bir hareket tahmincisi geliştirilmiştir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör