Grafik Değerleri – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Grafik Değerleri

Çözünen bir geçiş için, öndeki çekimin kareleri soluklaşacak ve renk bilgilerini kademeli olarak kaybedecek, oysa ikinci çekimin karelerinin rengi kademeli olarak artacaktır. Bu özellik, video ayrıştırmaya yardımcı olmak için kullanılabilir. Bu nedenle, yalnızca U ve V bileşenlerine dayalı özellikler, çözünme geçişlerini tespit etmek için kullanılabilir. Ancak, bu oldukça gürültülü bir mesafe grafiği ile sonuçlanır.

Çerçeveler kademeli olarak değiştiğinden, DCT katsayılarından üretilen enerji histogramları arasındaki mesafeler küçüktür. Karakteristik geliştirmek için bir medyan filtresi uygulanır. Filtrelenmiş mesafeler, geçişsiz çerçevelerde büyük darbeler gösterebilir; ancak bu, üç YUV bileşeni için nadiren aynı anda olur.

Üç bileşenin filtrelenmiş uzaklık değerlerini birleştirmek için ortalama alma gibi çeşitli yöntemler kullanıldı. Bulunan etkili bir yöntem, üç bileşen mesafesinin çarpımını almaktı. Aslında, istenmeyen gürültüyü azaltmak için Y bileşeninin mesafe grafiğini kullanmak umut verici sonuçlar vermiştir.

Akvaryum için elde edilen sonuçlar gösterilmektedir. Grafikler keskin geçişlerin olduğu noktalarda keskin bir artış göstermektedir. Sağ alt grafik, medyan filtre uygulandıktan sonra tüm mesafelerin birleştirilmesinin sonuçlarını gösterir; çerçeve 600’ün yakınındaki tepe, videodaki su yüzeyindeki dalgalanmalardan kaynaklanır.

Dalgalanmalar, UV bileşenlerinde tedirginlik yaratır. Normalleştirilmiş toplam mesafe grafiklerinde, üç bileşenin birleştirilmesi sürecinde keskin geçişlerdeki mesafe göz ardı edilerek keskin geçişlerin etkilerinin ortadan kaldırıldığına dikkat edin.

Downtown için normalleştirilmiş toplam mesafe verilmiştir. Downtown, deneydeki ile aynı konfigürasyon kullanılarak ayrıştırıldı. İlginç bir gerçek şu ki, hızlı kamera hareketi ve yakınlaştırma ve uzaklaştırma efektleri için özellikler, geçişleri çözmeye benzer özellikler gösteriyor. 

Aydınlatma değişikliğinin etkileri, Blink akışı kullanılarak araştırıldı. Elde edilen sonuçlar gösterilmiştir. Göz Kırpma akışı, bir ampulün birçok yanıp sönmesini ve ardından bir flaşı içerir.

Işığın neden olduğu aydınlatma değişikliklerinin, UV bileşenlerinin enerji histogramında büyük bozulmaya neden olduğu görülmektedir. Yanıp sönme efekti içeren çerçeveler, özellikler kullanılarak doğru bir şekilde ayrıştırılırken, flaş efekti yanlış bir geçiş olarak ayrıştırıldı. Bir video çekiminin aydınlatma değişikliği gösterilmektedir.

JPEG görüntülerin alınması ve MPEG videolarının ayrıştırılması için LF-DCT katsayısı özelliklerinin enerji histogramlarının kullanımını sunduk. Nispeten karmaşık çekim geçişlerini çözümlemenin yanı sıra orta ölçekli veritabanlarında geri alma gerçekleştirmek için özelliklerin nasıl kullanılabileceğini gösterdik. Ayrıca, devrik simetriyi tanıtarak, DCT alanı tabanlı kayıpsız dönüşümleri barındırmak için güçlü bir özellik kümesinin oluşturulabileceğini de gösterdik.

Görsel ve Videodan Hızlı Benzerlik Elde Etme

Bilgisayarların hızla artan gücü multimedya, resim ve video veritabanları gibi yeni uygulamaların geliştirilmesine yol açmıştır. Bu uygulamalar, büyük miktarda veriyi hızla işlemek için bilgisayarların artan işlem gücünden ve depolamasından yararlanır.

Artık zorluk, mevcut hale gelen verilerin manipülasyonu için uygun araçlar ve yöntemler geliştirmek olmuştur. Bir multimedya veri akışında yer alan muazzam miktarda bilgi göz önüne alındığında, veri akışının farklı yönleri üzerinde birçok bağımsız analizin entegrasyonu yoluyla daha derin bir kavrayışa ulaşılması gerekebileceği mantıklıdır.

Görüntü veritabanları için geliştirilmiş bir indeksleme ve alma yöntemi, görüntülerde bulunan anahtar nesneler arasındaki niteliksel uzamsal ilişkilere dayanmaktadır. İndekslerin gösterimi ve bu indekslerden hem tam hem de tam olmayan değerlerin elde edilmesi, geniş hacimli bir çalışmanın konusu olmuştur.

Niteliksel ilişkileri kullanarak, ikonik örnekle sorgulama için kullanımı basit ve sezgisel bir arayüz sağlamak mümkündür. Bu çalışma başarılı görüntü veritabanı sistemleri üretmiş olsa da, bu tür sistemleri daha da genişletmek için çok az çalışma yapılmıştır.

Bu çalışmayı genişletmek için en önemli engel, ilk anahtar nesne notunun otomasyonundaki zorluk olmuştur. Birçok durumda, gerekli ek açıklamaların elle üretilmesi gerekli olmuştur.

Son gelişmeler açıklama sorununu azalttı ve daha fazla gelişme bu zorluğun üstesinden gelinebilir hale gelecek gibi görünüyor. Hareket takibi bir dizi alanda uygulandı ve son yıllarda büyük ilgi gördü.

Video verilerinin indekslenmesi amacıyla nesneler olarak mevcut MPEG temsilinin hareket bloklarının kullanılmasına yönelik çalışmalar halihazırda başlamıştır. Bir video çekimi aracılığıyla hareket halindeki bir cismi takip etme yeteneği, zahmetli elle not alma sürecini, algılanan nesneleri etiketleme sürecine indirgemiştir.

grafik çizme x y
Excel grafik değer aralığı değiştirme
x y grafik çizme programı
İstatistik grafik türleri
Excel grafik değerleri gösterme
excel’de grafik çizme x-y
Grafik türleri ve kullanım alanları
Histogram grafik

Ek olarak, hareketli görüntü gösterim standardı içerik tabanlı kodlamaya (MPEG–4) doğru ilerledikçe, daha ayrıntılı nesne indeksleme mümkün olacaktır.

Video işleme için uygun nesne açıklamalarının üretilmesinin daha kolay hale gelmesiyle, videoya niteliksel uzamsal ilişkilere dayalı indeksler uygulamak mümkün hale geldi. Son zamanlarda yapılan çalışmada, nitel bir mekansal gösterimi video verilerinin indekslerine genişletti.

Bu dizin biçimi, bir video akışındaki anahtar nesneler arasındaki uzamsal ilişkilerin verimli bir şekilde kodlanmasını ve tam sorgu çözünürlüğü için verimli bir yöntemi sağlar. Genel olarak, görüntüleri veya videoyu indekslemek için uzamsal bilgileri kullanan kodlamalar, 2B diziler gibi kompakt bir kodlama kullanarak tam resimsel veya alt resim eşleşmelerinin aranmasına izin verir.

Bununla birlikte, benzerlik bulma olarak adlandırılan iki görüntü arasındaki tam olmayan eşleşme durumu için en iyi ifade, iki görüntüyü temsil eden grafikler arasındaki kesin olmayan izomorfizm tespiti ile verilir.

Hatalı izomorfizm tespitinde, tek bir görüntü, bir görüntüdeki her nesneyi temsil etmek için bir tepe noktası alınarak ve her bir köşe çiftini, karşılık gelen iki nesne arasındaki uzamsal ilişki ile etiketlenmiş bir kenarla birleştirerek bir grafik olarak kodlanabilir.

Bu, grafiklerin kullanıldığı görüntülerin makul bir temsili olsa da, diğer gösterimler de mümkündür ve bazı durumlarda tercih edilir.

Bu temsil video için kullanıldığında, yalnızca ilk uzamsal konfigürasyonu ve uzamsal ilişkilerdeki değişiklikleri kaydedip inceleyerek temsili ve eşleştirme karmaşıklığını azaltmak için zamansal fazlalık kullanılabilir. Bu şekilde, her bir grafik örneği, tek bir çerçeve yerine video akışının bir bloğunun durumunu ifade eder.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör