Grafikler – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Multimedya Sunumu için Görüntü Analizi ve Grafikler

Multimedya uygulamalarının başarısı, artık çeşitli biçimlerde gelen verilerden ilgilenilen bilgilerin etkili bir şekilde temsil edilmesine büyük ölçüde bağlıdır.

Bilgisayarla yeniden oluşturulmuş görüntülerin etkin kullanımı için iki adım önemlidir: görüntünün temel özelliklerinin çıkarılması yoluyla görüntülerin analizi ve bu özelliklerin eldeki uygulamaya uygun bir şekilde görselleştirilmesi.

Model tabanlı görüntü analizi, görüntülerin içsel karakterini birkaç parametre ile yakalamayı amaçlar ve aynı zamanda görüntüleme sürecinin doğasını anlamaya yardımcı olur. Görüntü analizindeki temel konular arasında model seçimi, parametre tahmini, görüntüleme fiziği ve görüntünün görevle ilişkisi (görüntünün nasıl kullanılacağı) yer alır.

Stokastik model tabanlı görüntü analizi, model tabanlı görüntü analizi yöntemleri arasında en popüler olanıdır çünkü çoğu zaman görüntüleme fiziği, stokastik bir modelle etkili bir şekilde modellenebilir. Örneğin, standart sonlu normal karışım modellerinin uygunluğu, bir dizi tıbbi görüntüleme yöntemi için doğrulanmıştır.

Bölümün ilk bölümünde, model ve model sırası seçimi, parametre tahmini ve son bölümlendirmeyi içeren stokastik model tabanlı görüntü analizinin eksiksiz bir şekilde ele alınmasını tartışıyoruz. Sonlu normal karışımları kullanan modellere odaklanıyoruz ve tıbbi görüntü bölütleme ve bilgisayar destekli teşhis örneklerini gösteriyoruz.

Bilgisayar grafikleri, multimedyanın zorluklarını aşmasına yardımcı olmada merkezi bir rol oynayabilir. Görüntüleri algısal yeteneklerimize (çoğunlukla görsel) ve bir sorunun özel gereksinimlerine uygun bir biçimde temsil etmek, bilgi edinme ve onu sindirme sürecini daha kolay ve etkili hale getirir.

Daha spesifik olarak, multimedya ortamında görselleştirme ve bilgisayar grafiklerinin iyi kullanılması, aşağıdakiler gibi bir dizi önemli görevi daha kolay ve etkili hale getirebilir:

1. Görüntülerle ilgili bilgileri analiz etme
2. Görüntü içeriğini ve değişiklikleri izleme
3. Görüntü veritabanlarıyla etkileşim
4. Diğer siteler/gruplarla işbirliği yapmak
5. Video e-postalarını işlemek veya Web’de gezinmek

Bu bölümün ikinci bölümünde, bu görevi başarmak için grafik modelleme ve görselleştirme teknolojilerinin nasıl kullanılacağını tartışacağız. Grafik modelleme ve yeniden oluşturma yöntemlerini ele alıyoruz ve deforme olabilen yüzey-omurga modellerini tanıtıyoruz. Sentetik ve aralıklı veri kümelerinin ve 3B cerrahi prostat modellerinin yeniden yapılandırılmasındaki uygulamaları tartışıyoruz.

Görüntü Analizi

Stokastik model tabanlı görüntü analizi, hem gri düzey hem de bağlam görüntülerinin istatistiksel özelliklerine dayalı olarak bir görüntüyü belirgin anlamlı bölgelere bölmek için kullanılan bir tekniktir. İyi bir bölütleme sonucu verilen görüntü için uygun model seçimine bağlıdır.

Manyetik rezonans (MR), pozitron emisyon tomografisi (PET) ve radyografik görüntüler gibi tıbbi görüntüler için model seçimi, görüntüleme fiziği açısından gerekçelendirilebilir veya alternatif olarak, görüntüleme fiziğinin daha iyi anlaşılması, bir model seçmek için kullanılabilir. belirli bir görüntüleme yöntemi için uygun model. Model seçimi, hem her bölgenin yerel istatistiksel dağılımlarının hem de görüntü bölgelerinin sayısının belirlenmesi anlamına gelir.

Grafik türleri
grafikler
Grafik türleri ve kullanım alanları
Histogram grafik
Grafik türleri ve özellikleri
Grafik Örnekleri
Grafik türleri ve Örnekleri
Pasta grafik

Görüntü analizinde, her pikselin bir piksel görüntüsüne ve bir bağlam görüntüsüne ayrıştırılabileceğini varsayarak, piksel ve bağlam modellemesini ayrı ayrı ele alabiliriz. Piksel görüntü, pikselle ilişkili gözlenen gri seviye olarak tanımlanır ve sonlu karışım modelleri, en popüler piksel görüntü modelleri olmuştur.

Özellikle, standart sonlu normal karışımlar (SFNM’ler) istatistiksel görüntü analizinde çok yaygın olarak kullanılmaktadır ve modelin parametrelerini hesaplamak için verimli algoritmalar mevcuttur.

Ayrıca, bağlam görüntüsünün farklı bölgelerle ilişkili piksel üyeliği olarak tanımlandığı bağlam görüntülerinin istatistiksel özelliklerini dahil ederek, yerelleştirilmiş bir SFNM formülasyonu, bir stokastik düzenlileştirme şeması açısından bağlam görüntülerine yerel tutarlılık kısıtlamaları uygulamak için kullanılabilir.

Bir sonraki bölüm, sonlu karışımlar modelini açıklar ve modelin tanımlanmasını ele alır (yani, modelin parametrelerinin tahmini ve model sıra seçimi). İçinde, modelleme bağlamına yönelik yaklaşımları tartışıyoruz.

Ayrıca, insanlar tarafından görüntülerin algılanmasında doku önemli bir özellik olsa da, onu tanımlamanın tipik olarak zor olduğuna dikkat etmek önemlidir. Beş algısal boyut açısından tanımlanabilir: kabalık, kontrast, yönlülük, çizgi benzeri düzenlilik ve pürüzlülük ve tartışılan grafik gösterime dahil edilebilir.

Piksel Modelleme

N ≡ N1 × N2 pikselden oluşan bir dijital görüntü verildiğinde, bu görüntünün K bölge içerdiğini ve her pikselin x piksel görüntüsüne ve l bağlam görüntüsüne ayrıştırıldığını varsayalım. Piksellerin uzamsal sıralamasına ilişkin bilgileri göz ardı ederek, bağlam görüntülerini (yani piksel etiketleri) rastgele değişkenler olarak ele alabilir ve bunları bilinmeyen parametre πk ile çok terimli bir dağılım kullanarak tanımlayabiliriz.

Bu parametre, her bölgedeki toplam piksel sayısının dağılımını yansıttığından, πk, genel bağlam bilgisi tarafından belirlenen piksel etiketlerinin önceki olasılığı olarak yorumlanabilir.

Dolayısıyla ilgili (yeterli) istatistikler, her bileşen karışımı için piksel görüntü istatistikleri ve her bileşenin piksel sayısıdır. Herhangi bir piksel görüntüsü için marjinal olasılık ölçüsü (yani, sonlu karışımlar dağılımı), x ve l’nin ortak olasılık yoğunluğunu yazıp ardından ortak yoğunluğu toplayarak elde edilebilir.

l’nin tüm olası sonuçları üzerinden (yani, p(xi) p(xi,l) hesaplayarak), πk ağırlık faktörü πk, πk > 0 ve Kk=1 πk’yi karşılayan bir l (pdfs) toplamı ile sonuçlanır = 1. Genelleştirilmiş Gauss pdf verilen bölge k tanımlanır.

α ≫ 1 olduğunda, dağılım düzgün bir pdf olma eğilimindedir; α < 1 için pdf keskinleşir; α = 2.0 için Gauss pdf elde edilir; ve α = 1.0 için Laplace pdf mevcuttur. Bu nedenle, genelleştirilmiş Gauss modeli, çekirdek şekli farklı α değerleri seçilerek kontrol edilebildiğinden, istatistiksel özellikleri bilinmeyen görüntülerin histogram dağılımına uyması için uygun bir modeldir.

α = 2 için sonlu Gauss karışım modeli (FGGM), genellikle standart sonlu normal karışım modeli olarak anılır ve en sık kullanılan biçim olmuştur.

Tüm görüntü, bağımsız ve aynı şekilde dağıtılmış bir X rastgele alanı tarafından iyi bir şekilde yaklaşıklanabilir. Burada x = [x1, x2, . . . , xN ] ve x ∈ X. Piksel görüntülerinin ortak olasılık ölçüsüne bağlı olarak, sonlu karışım modellemesi altındaki olabilirlik fonksiyonu L(r) = Ni=1 pr(xi) olarak ifade edilebilir, burada r : {K,α,πk ,μk,σk,k = 1,…,K} model parametre setini belirtir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör