Hareket Takibi – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Hareket Takibi

Nesne hareketinden dolayı değişen alanı tahmin etmek için kodlanmış görüntü sk’ ve gerçek geçerli görüntü sk+1’e bir değişiklik detektörü uygular. Bu değişiklik dedektörü, görüntü sk için tahmin edildiği gibi nesnelerin silueti ile başlatılır.

Bu, nesne takibine izin verir ve şekil parametreleri için kodlama verimliliğini artırır. Yer değiştirme tahmini için hiyerarşik bir blok eşleştirme tekniği kullanılır. Deneysel araştırmalar, yarım pel genlik çözünürlüğünün ve her 16×16 pel için bir yer değiştirme vektörünün uzamsal çözünürlüğünün kodlama için en düşük genel veri hızıyla sonuçlandığını göstermektedir.

Bu görüntü analizi uygulaması, yalnızca hareketli nesneleri statik bir arka planın önünde bölümlere ayırabilir. Bir OBASC, hareketli nesnelerin ve bunların hareket sınırlarının kesin olarak bölünmesine dayandığından, görüntü analizi üzerindeki bu kısıtlama, karmaşık hareketli sahneler için kodlama verimliliğini sınırlar.

Hareket dengelemeli tahmin görüntüsünü hesaplamak için, önceden kodu çözülmüş görüntünün dokusu, MPEG-1 ve MPEG-2 standartlarına benzer şekilde kullanılabilir. Yer değiştirme vektör alanı, bir nesnenin içinde çift doğrusal olarak enterpole edilir.

Vektörler, yarım pel doğruluğunda nicelenir. Bu yarım pel hareket vektörlerini kullanarak tahmini gerçekleştirmek için, görüntü sinyali çift doğrusal olarak enterpolasyona tabi tutulur. Filtre birleştirme ile bu görüntü sentezinin dezavantajı not edildi.

Tüm zamansal görüntü değişikliklerinin hareketten kaynaklandığını varsayarsak, gerçek görüntü sk(p’) s0(p) ile aynıdır. Subpel amplitüd çözünürlüğüne sahip yer değiştirme vektörleri uygulanırsa, yer değiştiren konumun s0’ın örnekleme ızgarası ile mutlaka çakışması gerekmez. Bu durumda, eksik numuneyi hesaplamak için bir uzamsal enterpolasyon filtresi h gerekir. İçinde, sk+1(y1) parlaklık değeri iki geçici filtre işlemi gerektirir.

Bu yöntemin dezavantajı, tekrarlanan enterpolasyonun görüntünün ciddi şekilde düşük geçişli filtrelenmesine neden olmasıdır. Her nesnenin doku parametreleri için bir nesne belleği kullanarak parametre birleştirme yoluyla görüntü sentezi önerir. Bu nedenle, enterpolasyon filtresi h’nin yalnızca bir kez uygulanması gerekir.

Bu, temel olarak bilgisayar grafiklerinden bilinen bir doku eşleme yöntemi ve 3B kaynak modellere dayalı OBASC’dir. Gerçekte uygulama, bu nesne hafızasını veya bilgisayar grafiklerinde bilindiği şekliyle doku hafızasını gerçekleştirmek için bir üçgen ağı kullanır.

İçinde Hötter, uzaysal enterpolasyon ve yer değiştirme tahmin hatalarından kaynaklanan sentez hatalarını açıklayan stokastik bir model geliştirir. Model deneylerle doğrulanmıştır. Bu doku belleğinin kullanılması, kodlanan her 14 çerçeve için sinyal-gürültü oranında 1 dB’lik bir kazanç sağlar. Bu kazanç özellikle önemlidir, çünkü iyileştirme yalnızca enterpolasyon filtresinin daha seyrek kullanılmasından kaynaklanır ve bu nedenle önemli ölçüde daha keskin görüntüler elde edilir.

Sert 3B Nesneleri Hareket Ettirme 

Burada kullanılan modelde, 3B şekil, kontrol noktaları P(i) olarak anılan tepe noktaları tarafından oluşturulan bir üçgen ağıyla temsil edilir. Model nesne yüzeyinin görünümü, S(m) renk parametreleri ile tanımlanır. Şekil kodlaması için bit hızını sınırlamak amacıyla parametreler, bir m nesnesinin şekil parametreleri M(m), model görüntüsündeki model nesnesinin silüetini tanımlayan bir 2B ikili maskeyi temsil eder.

Başlatma sırasında, bir nesnenin 3B şekli tamamen 2B silüeti tarafından tanımlanır (yani, nesne derinliğini belirlemek için bir mesafe dönüşümü kullanarak 2B siluetten genelleştirilmiş bir 3B silindiri hesaplayan bir algoritma vardır.

Mesafe dönüşümü, nesne siluetinin her h noktasına iki derinlik değeri wF ±Z atar. Her derinlik değeri, h noktası ile silüet sınırı arasındaki Öklid mesafesine bağlıdır.

Uygulamaya bağlı olarak, uygun bir eşleme d → wF ±Z seçilebilir. Baş ve omuz sahnelerinin modellenmesi için bir elipsten türetilen bir eşlemenin kullanılması uygundur. Nesne genişliği b ve nesne derinliği h göre ilişkilidir.

Hareket Takip eden Kamera
Fetal hareket takibi
Fetal hareket sayımı
Hava radar uçak takibi
Uçuş takip
Canlı uçak takibi
Canlı uçak takibi Thy
Uçuş takip net

Nesne genişliğini belirlemek için, nesnenin x ve y eksenleri ile iki köşegen yönündeki maksimum uzamasını belirlemek için b1,b2,b3 ve b4 dört ölçümünü kullanırız. . Nesne genişliğini b olarak belirliyoruz.

wF ±Z, d > b/2 için sabittir. Dolayısıyla, model nesnenin yüzeyi, nesnenin geniş olduğu görüntü düzlemine paraleldir. Nesne derinliğini farklı nesnelerin genişliğine otomatik olarak uyarlamak için h yerine β = b/h oranını sabit bir değere ayarladık.

İçinde, nesne genişliği ve nesne derinliği arasındaki β oranı 1,5 olarak ayarlanmıştır. Tahmini siluet ile model nesnenin silueti arasındaki maksimum mesafe dmax ≤ 1,4 pel’i geçmez. Başlatmadan sonra, şekil parametreleri M(m) model nesne şekline güncelleme parametreleri olarak kullanılır.

Bir nesne bir, iki veya daha fazla rijit bileşenden oluşabilir. Bir nesnenin bileşenlere bölünmesi, görüntü analizi ile tahmin edilir. Her bileşenin kendi hareket parametreleri seti vardır.

Her bileşen, kontrol noktaları tarafından tanımlandığından, bileşenler, farklı bileşenlere ait kontrol noktalarına sahip nesnenin bu üçgenleri tarafından bağlanır. Bu üçgenler sayesinde bileşenler esnek bir şekilde bağlanır. Background ve Claire nesnelerinin bulunduğu bir sahneyi gösterir. Claire model nesnesi, Baş ve Omuz olmak üzere iki bileşenden oluşur.

Hareketli Esnek 3D Nesneler 

Kaynak model R3D’nin özelliklerine ek olarak, kaynak model F3D, model nesne şeklinin yüzeyinde yerel esnek kaymalara izin verir. Bu, esnek bir cilt tarafından modellenmiştir. Bu esnek cilt, nesnenin yüzeyine teğet olarak hareket ettirilebilir.

Yerel deformasyonların modellenmesine izin verir. Model dünyasında, esnek yüzey, teğetsel yüzey düzleminde P(n) kontrol noktalarının kayması ile modellenir. Bu teğet yüzey düzlemine normal C vektörü, P(n) kontrol noktasının ait olduğu Dj J üçgenlerine n(n) normal vektörlerinin ortalaması alınarak hesaplanır.

Normal vektör n(n) ile bu teğetsel yüzey düzlemi, R(n) ve R(n) ile kaplanmıştır. Bu vektörler birim uzunluktadır ve birbirine ortogonaldir. Her kontrol noktası P(n) için iki esnek şekil parametresi S(n) = (S(n), S(n))T tahmin edilmelidir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör