Piksel Çözünürlüğü  – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Piksel Çözünürlüğü 

Bir orijinal ve yaklaşan sınır arasındaki bozulmanın ölçülmesi önemsiz olmayan bir problemdir. Minimum-maksimum distorsiyon probleminde, metriğin ikili bir fonksiyon olduğu belirtilir, yaklaşım Dmax genişliğindeki distorsiyon bandı içindeyse sıfır, yaklaşım eğrisinin bir kısmının bu bandın dışında kalması durumunda sonsuza kadar değerlendirilir.

Bu ölçüm, tüm pikseller için yaklaşımın doğruluğunun garanti edilmesi gerektiğinde yararlı olabilir.

En uygun şekilde çözülen minimum toplam bozulma problemi, yerel hataların açıkça kısıtlanmadığı bir küresel bozulma ölçüsüne dayanmaktadır. Bu ölçü, rakip algoritmaların performanslarını karşılaştırmak için MPEG-4 standardizasyon sürecinde kullanıldı ve burada da açıkça optimizasyon sürecinde kullanıldı. 

Bir piksel, orijinal sınırın içindeyse ancak yaklaşık sınırın içinde değilse veya tersi durumda hatalı olarak değerlendirilir. Optimizasyon işleminde bu bozulma metriğinin uygulanmasının, ad hoc algoritmaların denklemle yürütüldükten sonra basitçe değerlendirildiği literatürde daha önce önerilen tekniklerden kesin bir ayrılma olduğu belirtilmelidir. Payda orijinal sınır ile sürekli yaklaşımı arasındaki alanın kullanıldığı bu tanımın bir varyasyonu kullanıldı.

Bozulma kriterinden bağımsız olarak, toplam sınır distorsiyonunu tanımlamak için önce bir segment distorsiyonunun tanımlanması gerekir. Bunun için, yaklaşan eğrinin bir bölümü ile orijinal sınırın bir bölümü arasındaki karşılık gelme kurulmalıdır. Bu kavramı gösterir.

Sırasıyla, sınırın kendilerine en yakın noktaları olan l’ ve m’ ile ilişkilidir. Birden fazla sınır pikseli aday olduğunda indeksi daha büyük olanı seçiyoruz. Bu, bir sonraki parçanın başlangıç sınır pikselinin geçerli bölümün son sınır pikseliyle çakışmasını sağlar.

Yani, orijinal sınırın parçası (l’, m’), spline parçası (l, m) tarafından tahmin edilir. İki bitişik distorsiyon alanı arasındaki kenardaki bazı piksellerin iki kez sayılmamasını sağlamak için, çizgi üzerindeki noktaları (m, m’ ) distorsiyon pikselleri (dairelerle gösterilmiştir) arasında saymaktan hariç tutuyoruz.

Şimdi gösterildiği gibi segment distorsiyonunu d(pu−1, pu, pu+1) ile tanımlayalım. Segment distorsiyonlarına bağlı olarak, toplam sınır distorsiyonu bu nedenle tanımlanır.

Oran

Yaklaşan bir eğri boyunca ardışık kontrol noktası konumları, ikinci dereceden bir tahmin modeli kullanılarak ilişkisizleştirilir. Her kontrol noktası, gösterildiği gibi, daha önce kodlanmış iki kontrol noktasını birleştiren çizgiye göre oluşturduğu bağıl açı α ve çalışma uzunluğu β (piksel olarak) cinsinden tanımlanır.

α açısının değer aralığı {−90◦, −45◦, 45◦, 90◦} kümesinden alınır, dolayısıyla yalnızca 2 bit gerektirir. 0◦ açısını hariç tutmanın mantığı, bu yönlendirmenin pek olası olmamasıdır, çünkü önceki kontrol noktasını düzgün bir şekilde yerleştirerek, dolayısıyla daha az bit ile elde edilir. Bu şemanın istisnası, öngörücü kodlamanın bulunmadığı birinci ve ikinci kontrol noktalarının kodlanmasıdır.

Sırasıyla mutlak bir şekilde ve 3 bitlik bir açıyla kodlanırlar. Kapalı bir konturun, kapalı bir kontur tarafından yaklaştırıldığından emin olmak için, son sınır pikselinin kontrol noktası bandını, yalnızca sınır pikselin kendisine çökmeye zorlarız, böylece yaklaşık eğrinin içinden geçmesini sağlarız.

Bununla birlikte, genel olarak, ardışık kontrol noktalarının (koşul, açı) bu şekilde kodlanmasının bir şekilde keyfi olduğu ve diğer öngörücü şemaların veya farklı bir α aralığının, genellik kaybı olmadan kullanılabileceği belirtilmelidir.

Piksel renkler
144 piksel
Fotoğrafta piksel
144 piksel ne demek
Telefonda piksel ne Demek
600 piksel ne demek
Piksel Nedir
Çözünürlük Nedir

VLC Optimizasyonu

Burada açıklanan işlevsel olarak optimal şekil kodlama algoritması, yalnızca eğrinin kontrol noktalarının seçilen temsiline göre optimallik iddiasında bulunabilir. Yani, aşağıdaki optimizasyon problemini çözmeye eşdeğer olan kodlama yapısı (çalışma, açı) ve ilişkili VLC sabitlendiğinde çözümümüz operasyonel olarak optimaldir.

Burada, operasyonel olarak optimal yaklaşımı bir adım öteye götürüyoruz ve ORD’nin kullanılan geçici bir VLC’ye olan bağımlılığını kaldırıyoruz. Amacımız, alfabesi demetlerden (run, angle) oluşan, birinci dereceden bağımlılık sergileyen kaynağı entropisine yakın sıkıştırmaktır. Bu nedenle sorun şu şekilde ifade edilebilir.

Kodun, kod sembolleriyle ilişkili olasılık kütle fonksiyonları F ailesine ait tüm f üzerinde işlevsel olarak optimal olduğu yer. Bu nedenle, iki problemin birlikte çözülmesi gerekir: dağılım modeli, f ve bu modele dayalı sınır yaklaşımı.

Açıkçası, altta yatan olasılık modelini bulma sürecinde f değiştikçe, işlevsel olarak en uygun kodlayıcı tarafından üretilen semboller de değişir. Bu tür birbirine bağlı problemlerde tipik olarak yapıldığı gibi, iki çözüme yinelemeli bir şekilde ulaşılır. Genel yinelemeli prosedür gösterilmiştir.

Yinelemeler, önceki bölümlerde açıklanan optimal sınır kodlama algoritmasıyla başlar ve önceden kodlanmış runi-1’e göre koşullanan (runi , anglei ) sembolünün bazı ilk koşullu dağılımına dayalı olarak girdi sınırlarını sıkıştırır.

Olasılık kütle fonksiyonu fk(·)’ye dayalı olarak k iterasyonunda girdi dizisini kodladıktan sonra, fk+1(·)’yi hesaplamak için çıktı sembollerinin frekansını kullanırız, vb. Toplam Lagrangian maliyetinin, k yinelemesinin artmayan bir fonksiyonu olduğunu göstermek kolaydır.

Böylece her yineleme, f’yi Jλ(·)’nin yerel minimumuna yaklaştırır ve fk, f M’ye yakınsar; burada M, son yinelemenin sayısıdır. |Jk(·) − Jk−1(·)| ≤ ε. λλ Bu bağlamda yerel minimum, f olasılık kütle fonksiyonundaki küçük bir bozulmanın Jλ(·) maliyet fonksiyonunda artışlara yol açacağı anlamında anlaşılmalıdır.

Şekil Kodlama Sonuçları

Açıklanan yinelemeli algoritmanın SIF dizisi Kids’e uygulanmasından kaynaklanan ORD eğrisini gösterir. Gösterildiği gibi, yakınsama sonrasında semboller aritmetik olarak kodlanmıştır. Karşılaştırma amacıyla, VLC optimizasyonu olmayan ORD eğrileri ve MPEG-4’teki rakip algoritmalar arasında en verimli yöntem olan temel yöntemin hız-bozulma performansı da gösterilmiştir.

Bozulma ekseni, 100 kare üzerinden bir kare için tanımlanan D’lerin ortalamasını temsil eder. Burada açıklanan yaklaşım, hem kontur tabanlı hem de piksel tabanlı algoritmalardan çok daha üstündür. Ayrıca, sabit VLC alan tabanlı yaklaşımdan (karelerle gösterilmiştir) ve sabit VLC piksel tabanlı kodlamadan (VLC1 ve VLC3 eğrileri olarak gösterilmiştir) daha iyi performans gösterir.

Sıradaki bir örnek çerçeveyi ve en uygun çözümle ilişkili hatayı gösterir. Sıkıştırılmamış sınır, sınır pikseli başına 3 bit gerektiriyorsa, yaklaşık olarak sıkıştırma gösterilir.

Bazı küçük nesneleri kodlamanın en uygun yolunun, onları hiç kodlamamak olduğu görülebilir, soldaki çocuğun bacakları arasındaki boşluk, hatalı bir alan olarak beyazla gösterilmiştir. Hız-bozulma anlamında optimize edilmemiş algoritmalar, çok düşük bit hızlarında çalışırken gerekli olan küçük veya gürültü seviyesindeki nesneleri atma yeteneğinden yoksundur.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör