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

Rekonstrüksiyon

Kusursuz sinyal rekonstrüksiyonu için gerekli koşullar şunlardır: (1) toplanan örneklerle ilişkili gürültü olmamalıdır (örneğin, niceleme hatası olmamalıdır), (2) örnekleme oranı, sinyalin Nyquist örnekleme hızından yüksek olmalıdır ve ( 3) sinyal sonsuz ölçüde olmalıdır. Görüntü işlemede, bir görüntünün sınırlı bir kapsamı olduğu için mükemmel sinyal yeniden yapılandırmasının imkansız olduğunu hemen söyleyebiliriz. Optik görüntülerin pratik örneklemesinde, niceleme hatası sorunu genellikle kritik değildir.

8 bitlik bir dinamik aralığın standart kullanımı genellikle oldukça kabul edilebilir ve hoş görüntüler sağlar. Örnekleme sıklığı konusu çok daha kritiktir. Doğal bir sahnenin bilgisi tipik olarak çok yüksek uzamsal frekans içeriğine sahiptir.

Nesneleri (nesne sınırlarını) tasvir etmek için algıladığımız keskin kontrast ve bu nesnelerin dokusal karakteri, optik görüntülerin yüksek frekans içeriğine özgü niteliklerden yalnızca ikisidir. Bu nedenle, optik görüntülerin toplanmasında kullanılan örnekleme frekansı genellikle Shannon teorisi anlamında bir “sürekli görüntüyü” tam olarak tanımlayacak kadar büyük değildir.

Optik görüntülerin ilginç bir özelliği, yüksek düzeyde yapılandırılmış yapılarıdır. Bu yapı yerel olarak görünür ve bu görüntülerdeki nesneleri karakterize etmek için kullanılabilir; yani nesnelerin bölümleri pürüzsüz, keskin vb. olarak tanımlanabilir. Bu gibi bilgiler, örnekleme teorisinde dikkate alınmaz.

Şimdi birkaç gözlem yapalım. Denklem, x(t) sinyalinin toplanan örnekleri tarafından doğrusal olarak ağırlıklandırılan bir dizi temel fonksiyon belirtir. Numuneler, kritik örnekleme oranını karşılamayan Ts örnekleme hızında toplanırsa, verilerimizi mükemmel bir şekilde yeniden oluşturmak için sin c bazları kümesi denkleme göre doğrusal olarak ağırlıklandırılamaz.

Ancak bu, kritik örnekleme hızının altında toplanan örneklerle doğrusal olarak birleştirilebilen ve yine de sinyalin mükemmel şekilde yeniden oluşturulmasını sağlayan diğer temel işlev kümelerinin varlığını engellemez.

Aslında, Shannon örnekleme teorisine göre bir sinyalin mükemmel yeniden yapılandırılması, yalnızca örneklerden mükemmel yeniden yapılandırma için yeterli koşulları oluşturur. Gözlemlenen örneklere karşılık gelen sinyal hakkında başka bazı bilgiler mevcutsa, bu, bir sinyalin süper çözümlenmesi için temeller geliştirmek için kullanılabilir.

Sorun şu ki, bu bazlar artık evrensel olmadığında, sinyale bağımlı hale geliyorlar. Basit bir örnek olarak, sinyallerdeki her sabit parçanın T saniyelik bir süreye sahip olduğu (örneğin, zaman içinde kuantize edilmiş sinyaller) parçalı sabit zaman fonksiyonları kümesini ele alalım. Böyle bir işlevin bir örneği verilmiştir. Merdiven yapısından dolayı bu sinyalin sonsuz frekans içeriğine sahip olduğuna dikkat edin.

Gözlemlenen örneklerimiz, bu işlevi her T saniyede bir örnekleyerek elde edildiyse, o zaman açıkça, sıfır sıra tutma çekirdeğinin gözlenen örneklerle evrişimi, parçalı sabit işlevi geri kazanmak için en uygun olacaktır. Yani, söz konusu fonksiyon Shannon örnekleme teorisine göre büyük ölçüde eksik örneklenmiş olsa bile mükemmel bir yeniden yapılandırma sağlayacaktır. Bu evrişim resmedilmiştir.

Parçalı sabit sinyaller setine pratikte tipik olarak rastlanmaz, bu nedenle sıfır sıra tutma çekirdeğinden kaynaklanan temel set sınırlı kullanımdadır. Bununla birlikte, bu çok basit örnek, süper çözünürlüğün, sinyalin frekans içeriğinden bağımsız olarak, gözlemlenen örneklere verilen sinyal hakkındaki a priori bilgiye dayanabileceğini göstermektedir. Bu nedenle, süper çözünürlük, ilgilenilen sinyal hakkında ekstra bilgi edinme ve ondan uygun temeller türetme yöntemleriyle doğrudan ilişkilidir.

Son zamanlarda, oranlarının altında örneklenen sinyallerin en iyi şekilde yeniden yapılandırılmasının, sinyal istatistiklerinin modellenmesiyle mümkün olduğu kanıtlanmıştır. Ruderman ve Bialek, bant sınırlı, Gauss, sıfır ortalama ve durağan olduğu varsayılan bir x(t) sinyalini yeniden oluşturmak için en uygun filtreyi (doğrusal olan) türetmiştir. Sonuçları ayrıca, Shannon örnekleme koşulları karşılandığında sinyal istatistiklerinin mükemmel yeniden yapılandırmada hiçbir rol oynamadığını göstermektedir.

Bu çalışmadan çıkarılacak en büyük ders, örnekleme frekansı ile maksimum frekans içeriği arasındaki ilişkiden bağımsız olarak, toplanan bir dizi numuneden bir sinyali süper çözümlemek için istatistiksel bir tanımlamanın kullanılabileceğidir.

Ancak analitik sonuç sadece durağan Gauss sinyalleri için geçerlidir. Uygulamada, gerçek dünya sinyalleri tipik olarak durağan değildir ve çok karmaşık istatistiklere sahiptir. Yazarlar tarafından yorumlandığı gibi, karmaşık yoğunluk fonksiyonları için en uygun filtreleri belirlemenin analitik inatçılığı, bu yöntemin pratik kullanımını sınırlar.

Ancak uyarlamalı algoritmalar ile sinyaller hakkında istatistiksel bilgiler de elde edilebilmektedir. Bu çalışmada incelenen yol budur.

Rekonstrüksiyon tıpta ne demek
Rekonstrüksiyon nedir radyoloji
Rekonstrüksiyon Cerrahi Nedir
Rekonstrüksiyon nedir Diş
Tıpta rekons ne demek
Rekons önerilir ne demek
Rekonstrüktif ne demek Tıp
Rekonstrüksiyon diş

Görüntü Temsili İçin Temeller Bulma

Enterpolasyon sistemi mevcut görüntü örneklerinde bulunan bilgileri daha verimli kullanırsa, görüntülerin süper çözünürlüğü mümkün olacaktır. Bu, örnekleme teoremi tarafından kurulanlar yerine veriye özgü baz kümeleri üzerine projeksiyonlar gerektirir.

Doğal olarak, öğrenme veya uyarlanabilir sistem teorileri, veriye özgü tahminlerin tasarlanması metodolojisinde çok önemli bir rol oynar. Bu modellerin gerçekleştirilme şekli, görüntülerin bilgi karakteriyle ve bunun süper çözünürlük sorunuyla nasıl ilişkili olduğuyla tutarlı olmalıdır.

Kusursuz yeniden inşa teorilerinin evrenselliği şaşırtıcı bir sonuçtur, ancak ödenen bedel, sonuçta ortaya çıkan çözüm üzerinde katı bir sınırlamadır. Pratik sorun, görüntüleri süper-çözmek için mevcut örneklerle elimizden gelenin en iyisini yapmaktır. Daha iyi yeniden yapılandırılmış görüntüler elde etmek için, görüntülerimizi yeniden oluşturacağımız alternatif projeksiyon setleri bulmalıyız.

Bir a priori sinyal bilgisi mevcutsa, mükemmel yeniden yapılandırmanın elde edilebileceği gösterilmiştir, ancak pratikte bu bilgi yoktur. Bu nedenle, temel bir sorun, etki alanı hakkında istatistiksel bilginin nasıl elde edileceği ve temel fonksiyonların tasarlanmasında etkili bir şekilde nasıl kullanılacağıdır.

Kullanılacak projeksiyon setini belirlerken, ya verilerimizle ilgili varsayımlarda bulunmalı ya da bu a priori bilgiyi parametrik olmayan modeller kullanarak mevcut verilerden öğrenmeliyiz. Çalışmamızda ikincisi ile ilgileniyoruz.

Burada ölçekler arasında çalışarak görüntü süper çözünürlüğü için yeni bir teknik öneriyoruz. Orijinal görüntüden, orijinal görüntü üzerinde aşağı örnekleme işlemi yoluyla düşük çözünürlüklü bir sürüm oluşturuyoruz. Yüksek çözünürlüklü görüntü, düşük çözünürlüklü görüntüyü girdi olarak alan bir öğrenme sistemine istenen yanıt haline gelir.

Bu noktada istatistiksel bir model öğrenmek için iki seçeneğimiz var: ya global görüntü istatistiklerini modelliyoruz ya da yerel istatistiksel modeller arıyoruz. Görüntülerin oldukça yapılandırılmış ve yerelleştirilmiş doğası, yerel istatistiksel modellerin geliştirilmesini gerektirir.

Aslında, yerel modeller doğal olarak, görüntülenen sahnedeki nesnelerden kaynaklanan görüntülerdeki çeşitli yapılardan ortaya çıkar. Yerel modeller, bir görüntünün düşük ve yüksek çözünürlüklü sürümleri arasındaki ilişkiyi öğrenerek pratik olarak uygulanabilir.

Bu modellemede görüntülere özgü iki özel özellik kullanılabilir:

• Bir görüntünün yerel yapısında çok fazla benzerlik vardır.
• Bu yapı ölçekler arasında korunur.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör