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

Bağlam Modelleme

Piksel modeli tahmin edildikten sonra, bölütleme problemi görüntüdeki her piksele etiket atamasıdır. Basit bir yol, bireysel olabilirlik fonksiyonunu pk(x) maksimize ederek pikselleri farklı bölgelere etiketlemektir (yani, ML sınıflandırması yapmak için). Genellikle bu yöntem, kararda yerel komşuluk bilgilerini kullanmadığından iyi performans elde edemeyebilir.

CBRL algoritması, yerel komşuluk bilgisini etiketleme prosedürüne dahil edebilen ve böylece segmentasyon performansını iyileştirebilen bir yaklaşımdır. Yerelleştirilmiş FGGM modeline dayalı olarak piksel etiketlemeyi gerçekleştirmek/iyileştirmek için CBRL algoritması aşağıdaki gibi tanımlanabilir.

∂i, piksel i merkezli bir m×m şablonuyla i pikselinin komşuluğu olsun. Rij (li , lj ) = I (li , lj ) yerel komşuluk kısıtlamalarını temsil etmek için bir gösterge işlevi kullanılır; burada li ve lj, sırasıyla i ve j piksellerinin etiketleridir. Etiket çiftlerinin artık uyumlu veya uyumsuz olduğunu unutmayın. Prosedüre benzer şekilde, i pikselindeki ile aynı k etiket değerlerine sahip olan i pikselinin komşularının frekansı hesaplanabilir.

l’ye dayalı yerel tutarlılığı temsil eder. Amaç, maksimize edebilen tutarlı bir l etiketlemesi bulmaktır. Gerçek uygulamada, her yerel tutarlılık ölçüsü LCi bağımsız olarak maksimize edilebilir. Rij(li,lj) = Rji(lj,li) olduğunda, eğer A(l) l’de bir yerel maksimuma ulaşırsa, l’nin tutarlı bir etiketleme olduğu gösterilmiştir.

Simüle Edilmiş Veriler

Tartıştığımız istatistiksel görüntü analizi çerçevesinin adımlarını doğrulamak için önce simüle edilmiş bir görüntüyü ele alalım. Örneğimiz, üst üste binen dört normal bileşenden oluşan gösterilen resimdir. Her bileşen bir yerel bölgeyi temsil eder. Gürültü seviyeleri, SNR’nin tanımlandığı bölgeler arasında aynı sinyal-gürültü oranını (SNR) koruyacak şekilde ayarlanmıştır.

*μ, bölgeler arasındaki ortalama farktır ve σ2, gürültü gücüdür. Yerel küme K sayısının bir fonksiyonu olarak AIC, MDL ve MCBV eğrileri gösterilmektedir. Bilgi teorik kriterlerine göre, bu eğrilerin minimumları doğru yerel bölge sayısını gösterir.

Bu deneysel rakamdan, bu kriterler tarafından önerilen yerel bölge sayısının tamamının doğru olduğu açıktır. ALMHQ [71] tarafından algoritma başlatmanın ardından, ağ parametreleri (8.9)–(8.11)’de verilen PSOM algoritması tarafından sonlandırılır. GRE değeri (8.6), ölçüm doğruluğunu değerlendirmek için objektif bir ölçü olarak kullanılır.

PSOM tarafından dağıtım öğreniminin sonuçları gösterilmektedir. İlk aşamadaki GRE, 0,0399 nat değerine ulaşır ve PSOM tarafından yapılan son ölçümden sonra 0,008 nat’a düşer.

Sayısal sonuçlar verilmiştir, burada μ ve σ 2 birimleri basitçe piksel görüntülerinin gözlenen gri seviyelerini temsil ederken, π olasılık ölçüsüdür. Gösterimi basitleştirmek için birimlerini atlıyoruz.

Referanslar, bu örnekleri daha ayrıntılı olarak tartışır ve artan doğası nedeniyle PSOM’un avantajlarına dikkat çekerek, EM ve PSOM kullanarak parametre tahmini için karşılaştırmalı sonuçlar sunar.

3D modelleme ve Animasyon Bölümü
3D MODELLEME Kursu İstanbul
3D modelleme Kursu İzmir
3D modelleme Sertifika
Blender ile modelleme sıfırdan İleri seviyeye
Unity modelleme
3D modelleme öğrenme
3D modelleme iş ilanları

CBRL algoritmasını kullanarak nihai görüntü segmentasyonunun sonuçlarını gösterir. Denklemi kullanarak görüntü bölümlemesini başlatmak için (yani, her pikselde en büyük olasılığa sahip piksel etiketini seçerek nicelleştirilmiş görüntüyü başlatmak için) ML sınıflandırıcısını kullanıyoruz.

Bu, gevşeme etiketlemesi için uygun bir başlangıç noktası sağlar. CBRL daha sonra görüntü segmentasyonunda ince ayar yapmak için kullanılır. Bu deneyde gerçek sahne bilindiğinden, bölütleme tekniğinin performansını değerlendirme kriteri olarak toplam sınıflandırma hatasının yüzdesi kullanılır.

İçinde, ML sınıflandırması ile ilk segmentasyon ve PCRN’deki üç iterasyonun kademeli sonuçları sunulmaktadır. Bu deneyde, algoritma başlatma, ortalama %30 yanlış sınıflandırmayla sonuçlanır.

Bağlam bilgisi tarafından belirlenen yerel kısıtlamalar kullanılarak CBRL’nin birkaç yinelemesinden sonra dramatik bir iyileşme elde edildiği açıkça görülmektedir. Ayrıca, yakınsamanın hızlı olduğuna dikkat edin çünkü ilk yinelemeden sonra yanlış sınıflandırmaların çoğu kaldırılır. Sınıflandırma hatalarının nihai yüzdesi yaklaşık %0,7935’tir.

Grafik Modelleme

Bir dizi işlenmiş görüntüden 3 boyutlu bir yüzeyin yeniden oluşturulması, multimedya verilerinin sunumunda ve anlaşılmasında önemli bir problemdir. 2D/3D kamera, tıbbi görüntüleme ve diğer görüntüleme cihazları gibi görüntüleme yöntemleri tarafından üretilen veriler, nesnenin bir dizi görüntü dilimini sağlar.

O halde problem, nesnenin geometri parametrelerinin analizinin yanı sıra görselleştirmeye de olanak sağlayacak olan, nesnenin 3 boyutlu bir temsilini çıkarmaktır.

Genel olarak, 3D rekonstrüksiyon süreci üç adımdan oluşur:

1. 2B kesit görüntülerinden nesne konturlarını çıkarma
2. Ardışık dilimler arasında veya veri noktaları arasında ara konturları enterpolasyon
3. Seri kesit konturlarından yüzeyleri veya hacimleri yeniden oluşturma

Çeşitli görüntü analiz algoritmalarına dayalı olarak, bu bölümün ilk bölümünde ve bu çalışmanın daha önce ele alınan görüntü bölümleme veya kenar algılama yoluyla 1. adıma ulaşılabilir. 

Yüzey rekonstrüksiyonu, ardışık konturların konturları arasında yüzeyler oluşturmaktır. Ardışık konturlar arasındaki dilimler arası mesafeler küçükse, yüzey rekonstrüksiyon yöntemleri kullanılarak nesnenin 3B yapısı iyi bir şekilde yakalanabilir. Ancak konturlar birbirine yakın değilse, yüzey rekonstrüksiyon yöntemleri uygulanmadan önce konturlar arasındaki boşluk doldurulmalıdır.

Bu prosedüre genellikle kontur interpolasyonu denir. Çeşitli uygulamalar için birçok enterpolasyon yöntemi geliştirilmiştir. Örneğin, dallanan şekiller ve içbükey yüzeylerdeki zorlukların üstesinden gelmek için gelişmiş bir ekstrapolasyon algoritması ile birlikte prostatektomi örneklerini yeniden oluşturmak için bir lineer enterpolasyon algoritması önerilmiştir.

Bu yöntem, açıklanan şekil interpolasyon yöntemine benzer, ancak öncelikle doğrusal özelliklerinden dolayı yarım küre şekiller veya yuvarlak nesnelerle çalışırken sınırlamaları vardır.

Verilen elastik enterpolasyon yöntemi, başlangıç ve hedef konturları arasındaki boşluğu dolduran bir dizi ara kontur oluşturarak doğrusal olmayan kontur enterpolasyonu gerçekleştirir. Bu yöntem, Burr’un dinamik elastik kontur modeline dayalıdır ve birleştirme ve/veya kesişme operatörlerini kullanarak dallanma durumunu çok iyi idare edebilir.

Birçok araştırmacı, ilk konturlardan ara konturları enterpolasyon yapmak için elastik kontur interpolasyon yöntemini kullanmayı önermiştir. Enterpolasyon yöntemi, elastik özelliği olan konturları atar ve ardından bunlara kuvvet uygulayarak başlangıç konturunu hedef konturuna uyması için deforme eder.

Örneğin, enterpolasyonlu konturlardan yüzey modelini yeniden oluşturmak için deforme olabilen bir yüzey-omurga modeli önerilmiştir.

Deforme olabilen yüzey-omurga modeli, yüzey ve omurganın şu şekilde sınırlandığı birleştirilmiş dinamik bir sistemdir: deforme olabilen bir omurga (eksen) konturlarından belirlenir, ardından tüm yüzey yamaları genişleme/sıkıştırma yoluyla omurgaya doğru büzülür. omurgadan yayılan kuvvetler, omurganın kendisi de yüzeylerle sınırlıdır.

Yüzey iyileştirme, Lagrangian mekaniğinden ikinci dereceden bir kısmi diferansiyel denklem tarafından yönetilir ve iyileştirme işlemi, bu dinamik deforme olabilen yüzey-omurga modelinin enerjisi minimuma ulaştığında gerçekleştirilir.

9 serbestlik dereceli (dof) üçgen elemanlar ve 4-dof omurga elemanları oluşturarak dinamik Lagrangian denklemini çözmek için sonlu elemanlar yöntemi de kullanılır. Özetle, hem elastik enterpolasyon yöntemi hem de deforme olabilen yüzey-omurga modeli, görselleştirme ve animasyon için 3B grafik modeller oluşturmak için birlikte kullanılabilir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör