Görüntüye Bağımlı Analiz – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Sınır Politikaları

Bu bölümde, farklı dalgacık filtre bankalarını farklı sınır politikalarıyla birlikte araştırıyoruz. Sınır işlemi olarak dairesel evrişim seçildiğinde, yineleme seviyesi seçilen filtre bankasının uzunluğuna bağlıdır.

Dairesel evrişim için artan filtre uzunluğuyla dönüşümün yineleme düzeyi böylece azalırken, boyut piksellerinin test görüntüleri dolgu politikalarıyla düzeylere ayrıştırılmıştır.

Sinyal analizinde, sonuçlar genellikle söz konusu sinyale bağlı olduğundan ampirik olarak genel ifadeler türetmek son derece zordur. Bu nedenle, elde edilen ortalama değerlere dayalı olarak hem görüntüye bağlı bir analiz hem de görüntüden bağımsız bir analiz sunuyoruz.

Uygulama kolaylığı ve yineleme seviyelerinin sayısındaki dezavantajı ve bu nedenle sinyalin enerjisini birkaç büyük katsayı içinde yoğunlaştırma konusundaki sınırlı potansiyeli ile dairesel evrişimin dolgunun aksine kışkırtıp kışkırtmadığı sorusuna odaklanıyoruz. 

Görüntüye Bağımlı Analiz

Altı test görüntüsü için ayrıntılı görüntüye bağlı değerlendirme sonuçları, üç parametre kullanıldığında altı test görüntüsünün her biri için desibel (dB) cinsinden ölçülen görüntü kalitesini listeler.

Aynı parametreler de değişti, ancak görüntü kalitesini ölçmek yerine, belirli bir parametre ayarında sıkıştırma oranını sunuyor. Bu, zaman ölçeği alanındaki atılan katsayıların miktarını ölçerek elde edildi: atılan bilgilerin yüzdesi ne kadar yüksekse, sıkıştırma oranı o kadar yüksek olur.

Bazı ilginç gözlemler şunlardır:

• Belirli bir görüntü ve belirli bir niceleme eşiği için, PSNR, farklı filtre kümeleri ve farklı sınır politikaları için şaşırtıcı bir şekilde sabit kalır.
• Yüksek eşiklerde, Mandrill ve Goldhill en kötü kaliteyi verir. Bu, her iki görüntüdeki büyük miktarda ayrıntıdan kaynaklanmaktadır.
• Genel olarak en iyi kaliteyi belirli bir eşikte sunar. Bu, geniş üniform alanlarından kaynaklanmaktadır.
• Simetrileri nedeniyle, Mandrill ve Brain dolgu politikaları için kaliteli sonuçlar gösteriyor.
• Belirli bir eşikte atılan bilgilerin yüzdesi Brain için Mandrill’den çok daha yüksektir. Bunun nedeni, büyük katsayılar üreten ve dolayısıyla eşiğin altına düşmeyen Mandrill’deki birçok küçük ayrıntıya kıyasla, zaman ölçeği alanında küçük katsayılar üreten Brain’in tek tip siyah arka planıdır.
• Sıkıştırma oranı ile ilgili olarak ve belirli bir görüntü ve filtre bankası için
  – sıfır doldurma için sıkıştırma oranı artan filtre uzunluğuyla artar,
  – ayna dolgusu için sıkıştırma oranı artan filtre uzunluğuyla azalır ve
  – dairesel evrişim için sıkıştırma oranı değişir, ancak çoğunlukla neredeyse sabit kalır.

Son gözlemin açıklaması aşağıdaki gibidir. Bir görüntüyü sıfırlarla doldurmak, yani siyah piksel değerleri, çoğunlukla orijinal görüntüyle keskin bir kontrast oluşturur; bu nedenle, sinyal ve dolgu katsayıları arasındaki keskin geçiş, ince ölçeklerde büyük katsayılara neden olurken, kaba ölçekler etkilenmeden kalır.

Bununla birlikte, bu gözlem, daha uzun filtreler için farklı bir perspektife oturtulur: Daha uzun filtrelerde, sınırdaki sabit sıfırlar, zaman-ölçek alanındaki detay katsayılarını küçük kalmaya zorlar. Bu nedenle, belirli bir eşik, filtre daha uzun olduğunda daha az katsayıyı keser.

Ayna dolgusu ile, daha kısa filtreler için dolgulu katsayılar, sınıra yakın sinyal için iyi bir buluşsal yöntemi temsil eder. Bununla birlikte, artan filtre uzunluğu ve buna bağlı olarak daha uzun dolgulu alanlar, sinyale çok fazla “yanlış” ayrıntı bilgisi ekleyerek eşikten “hayatta kalan” birçok büyük ayrıntı katsayısına neden olur.

Aşağıdaki bölümlerde o kadar çok parametre kombinasyonu tartışılmaktadır ki, her parametre ayarı için görsel bir örnek (yani bir ekran görüntüsü) sunmak imkansızdır. Bununla birlikte, eşik büyücülerinin etkisini bir Daub–5 filtre bankası, sınır politikası olarak dairesel evrişim ve standart ayrıştırma ile açıklayın.

Çoklu Regresyon analizi Python
Nonparametrik regresyon analizi SPSS
MATLAB regresyon analizi
Cox regresyon analizi yorumlama
Çoklu regresyon analizi soru ve Cevapları
1 bağımlı 3 bağımsız değişken örnekleri
Regresyon beta katsayısı
Regresyon Anlamlılık testi

Görüntüden Bağımsız Analiz

Sunulduğu şekliyle ortalama görüntü kalitesi ve atılan ortalama bilgi miktarı üzerine daha fazla düşüncemiz var. Altı test görüntüsünün ortalaması alınarak görüntülerin kodlama kalitesini görselleştirir. Dört grafik, niceleme eşiklerini temsil eder. Her grafikte, görsel kalite (PSNR yoluyla ölçülür), Daubechies dalgacık filtrelerinin filtre uzunluğuna göre çizilir.

Üç sınır politikası sıfır dolgusu, ayna dolgusu ve dairesel evrişim ayrı ayrı ele alınır. Grafikler, artan bir eşik ile kalitenin düştüğünü açıkça ortaya koymaktadır.

Daha da önemlisi aşağıdaki ifadelerdir:

• Belirli bir eşik dahilinde ve belirli bir sınır politikası için, PSNR neredeyse sabit kalır. Bu, kodlama işleminin kalitesinin seçilen dalgacık filtre bankasına ya hiç bağlı olmadığı ya da neredeyse hiç bağlı olmadığı anlamına gelir.
• Belirli bir eşik içinde ayna dolgusu en iyi sonuçları verir, bunu dairesel evrişim için olanlar izler. Sıfır doldurma en kötü performansı gösterir.
• Sınır politikalarının performansı arasındaki fark, eşik arttıkça artar.

Bununla birlikte, yukarıda dB maksimum boşluk (at ve filtre uzunluğu ) ile gözlemlenen farklılıklar o kadar marjinaldir ki, görsel algıyı fiilen etkilemezler.

Görsel algı ne filtre seçiminden ne de sınır politikasından fazla etkilenmediğinden, sıkıştırma oranı ikinci bir ölçüt olarak incelenmiştir. Aşağıdaki gözlemler yapılmıştır.

Kısa bir filtre uzunluğuyla ( musluklara), sıkıştırma oranı, farklı sınır politikaları için hemen hemen aynıdır. Kısa filtreler çok az sınır işlemi içerdiğinden ve sınır katsayılarının sinyal katsayılarına göre göreceli önemi önemsiz olduğundan, bu şaşırtıcı değildir.

Araştırmamız için daha önemli olanlar:

• Üç sınır ilkesinin her biri için sıkıştırma oranı, kalite performanslarıyla ters orantılıdır. Başka bir deyişle, ayna dolgusu, belirli bir niceleme eşiğinde en az sayıda katsayıyı atarken, sıfır dolgusu en fazlasını atar.
• Ayna dolgusu için sıkıştırma oranı, artan filtre uzunluğu ve dolayısıyla artan sayıda dolgulu katsayı ile kötüleşir. Bununla birlikte, dairesel evrişim için neredeyse sabit kalır ve sıfır doldurma için biraz iyileşir.
• Artan bir eşikle birlikte, üç ilkenin sıkıştırma oranları arasındaki boşluklar daralır.

Genel değerlendirmede, ayna dolgunun kalite açısından en iyi performansı gösterirken, sıkıştırma açısından en kötü performansı gösterdiğini gösterdik. Tersine, sıfır doldurma, sıkıştırma açısından en iyi performansı ve kalite açısından en kötü performansı gösterir. Dairesel evrişim her iki açıdan da orta yolu tutar.

Öte yandan, sıkıştırma oranlarındaki fark, kalitedeki farktan çok daha üstündür. Şimdi, dairesel evrişimin uygulama kolaylığı ile karşılaştırıldığında dolgu yaklaşımlarının kodlama karmaşıklığını aklımıza getirirsek, görüntü kodlamada sınır politikası olarak dairesel evrişimin uygulanmasını şiddetle tavsiye ederiz.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör