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

Piksel Karşılığı

Özellik alanı, kümelerin benzer renkteki piksellere karşılık geldiği üç boyutludur. Bu tür özellik uzayında kümeleme, histogramın birbiriyle örtüşmeyen birkaç aralığa ayrışmasını sağlar ve kümelerin etiketlenmesi, görüntünün çoklu eşiklenmesiyle sonuçlanır.

Özellik vektörlerine uzaysal koordinatlar da dahil edilirse, kümeleme parçalanmış bölgelere mekansal bitişiklik empoze eder. Doku özellikleri dikkate alınırsa, görüntü başlangıçta küçük bloklara bölünür ve her bloğun doku parametreleri çıkarılır. Kümeleme daha sonra doku parametre uzayında gerçekleştirilir.

Burada sağlam bir kümeleme tekniği önerilmiştir. Özellik uzayında minimum hacimli bir elipsoid ile çevrili toplam verilerin belirli bir bölümünü oluşturan kümeler çıkarılır. Yaklaşımları mesafe ölçüsü olarak Mahalanobis mesafesini kullanır ve küme kalitesi bir Gauss kümesiyle karşılaştırılır.

Stokastik model tabanlı yöntemlerde, görüntü sınıfları rastgele alanlar olarak modellenir ve bölütleme problemi istatistiksel bir optimizasyon problemi olarak ortaya konur. Önceki tekniklerle karşılaştırıldığında, bu teknikler genellikle görüntü sınıflarının daha kesin karakterizasyonunu sağlar ve genellikle görüntü sınıfları karmaşık olduğunda ve başka türlü basit düşük dereceli istatistiksel ölçümlerle ayırt edilmesi zor olduğunda daha iyi bölümlemeler sağlar.

Bu kategori altında, maksimum olasılık (ML) tahmini, maksimum a posteriori olasılık (MAP) tahmini vb. gibi farklı tahmin türleri kullanılabilir. Sıklıkla, ML tahminlerini hesaplamak için beklenti maksimizasyonu (EM) algoritması kullanılırken, MAP tahminlerini hesaplamak için genelleştirilmiş EM (GEM) algoritması kullanılır. Açgözlü optimizasyon, dinamik programlama ve benzetilmiş tavlama gibi diğer yöntemler de kullanılır.

Bugüne kadar, bölümlemeyi ve bölümlerin içerik tanımını aynı anda elde etmeyi ele alan çok az sayıda görüntü bölümleme yöntemi vardır. Problem, Gibbs rasgele alanlarının bölütlenmesi olarak ortaya konmuş ve benzetilmiş tavlama kullanılarak çözülmüştür.

Problem, dokuların Gauss-Markov rasgele alanları tarafından modellendiği doku bölütleme olarak ortaya konur. Problem, bölüm ve sınıf parametre değişkenlerinin ortak kestirimi olarak ortaya konmuş ve Bayesçi kestirim çok-ölçekli görüntü bölütleme yöntemi önerilmiştir.

Yöntem, görüntü bölgelerinin karmaşıklığına bağlı olarak içerik tanımlamasının değişkenliğini tanır ve etkin bir şekilde ele alır. Bir sınıf kavramı, aynı içerik tanımına sahip farklı segmentlere yol açan şey olarak tanıtılır. Yöntem özellikle verileri bölümlere ayırır ve geniş bir parametrik model ailesi için sınıfların açıklamalarını elde eder.

Bu parametrik modeller, sınıfların içeriğini tanımlamak için kullanılır. Yöntemin merkezinde, basit bir şekilde en aza indirilebilen görüntü bölümleri ve sınıf tanımlama parametreleri uzayında tanımlanan bir maliyet fonksiyonelinin formüle edilmesi yer alır.

VİDEO PARÇALAMA VE SEGMENTASYON YAKLAŞIMLARI

Video segmentasyonu, verimli manipülasyon ve video verilerine erişim için çok önemli bir adımdır. Bunun nedeni, sayısallaştırılmış bir video akışının boyutunun birkaç gigabayt olabilmesidir. Bir video klip, görsel alanın iki boyutlu örneklerinin geçici bir dizisidir ve her örnek, videonun bir çerçevesi olarak anılan bir görüntüdür.

Örnekler, standart video yakalama cihazlarının çoğu için şu anda saniyede 30 kare olan düzenli aralıklarla alınır. Bu kare hızı, görme sürekliliği nedeniyle görsel deneyimin sürekliliği algısını yeniden yaratmak için yeterlidir. Video verileri, her grubun birkaç kare içerdiği sahne etkinliğine bağlı olarak geçici olarak daha küçük gruplara bölünebilir.

Belirtildiği gibi, bir video klip sahnelere bölünebilir. Bir sahne, sıralı bir çekim koleksiyonunu içeren yaygın bir olay veya mekandır. Çekim, kayıt ile durdurma kamerası işlemi arasında çekim yapan temel bir video prodüksiyon birimidir. Başka bir deyişle, bir plan, anlamsal olarak tutarlı bir birimi temsil eden en küçük çerçeve grubu olarak kabul edilir.

Fotoğrafta piksel
Telefonda piksel ne Demek
Piksel renkler
600 piksel ne demek
Piksel Ne Demek
Fotoğrafta piksel Nedir
Piksel piksel
Pixel teriminin karşılığı

Video klip için bir hiyerarşi gösterir. En üst seviyede video klip yer alır. Bir klip, ikinci seviyede birkaç sahne içerir ve her sahne birkaç çekim içerir. Her çekim, video hiyerarşisinde en alt seviyede olan bazı bitişik kareler içerir.

Video bölümlendirme adımında, dijitalleştirilmiş video birkaç küçük parçaya (fiziksel video bölümleri) bölünür. Video ayrıştırma, tek tek video karelerinden önemli özellikleri çıkarmak için görüntü işleme tekniklerini kullanır. Bir kare dizisindeki özellik vektöründeki herhangi bir önemli değişiklik, sahnedeki bir değişikliği işaretlemek için kullanılır. İşlem, video verilerinin birkaç çekime yüksek düzeyde bölümlenmesine izin verir.

literatürde sahne değişikliği algılama yöntemleri önerilmiştir, örneğin, piksel düzeyinde karşılaştırma, olabilirlik oranı, renkli histogram, χ2 histogram, sıkıştırılmış alan ayrık kosinüs dönüşümü (DCT), vb. Yaklaşımlardan bazıları aşağıda kısaca tartışılmaktadır. ve göreceli avantajları ve sınırlamaları açısından bu yaklaşımların bir özetini sunar.

Piksel düzeyinde karşılaştırma yaklaşımı:

Bu yaklaşımda, birbirini takip eden veya sabit bir mesafede bulunan iki farklı çerçevedeki karşılık gelen konumlardaki piksellerin gri ölçekli değerleri çıkarılır ve mutlak değer, piksel değerleri arasındaki farklılığın bir ölçüsü olarak kullanılır.

Bu değer belirli bir eşiği aşarsa, piksel gri ölçeğinin değiştiği varsayılır. Değişen piksellerin yüzdesi, çerçeveler arasındaki farklılığın ölçüsüdür.

Bu yaklaşım, dijitalleşme sürecinin getirdiği gürültü, nesne hareketi ve kamera efektleri gibi çeşitli faktörlere duyarlıdır. Bu tür problemlerin etkisini sınırlamanın olası bir yolu, çerçeveyi bölgelere ayırmak ve işleme için yalnızca belirli bölgeleri seçmektir.

Olasılık oranı karşılaştırma yaklaşımı:

Bu yaklaşımda, çerçeveler bloklara bölünür. Ardışık iki çerçevenin blokları, yoğunluk değerlerinin bazı istatistiksel özelliklerine göre karşılaştırılır. Bu yaklaşım, gürültü ve nesne hareketinin varlığında piksel düzeyinde karşılaştırma yaklaşımından daha sağlamdır.

Renkli histogram yaklaşımı:

Bu yaklaşımda, renk uzayı bin olarak adlandırılan ayrı renklere bölünerek ve her binç’e düşen piksel sayısı sayılarak bir çerçeve analiz edilir. Bir çerçevede bulunan renklerin R, G ve B bileşenleri için ayrı bir histogram yapılır.

Renkli histogram yaklaşımının başka bir varyasyonu, büyük farkların büyütülmesi ve küçük farkların küçültülmesiyle sonuçlanan bir normalleştirme yaklaşımı kullanır.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör