Simülasyon Önerileri – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri
Simülasyon Önerileri
Simülasyonda, önerilen yöntemler (IWF ve IWF∗), Flower Garden, Trevor, Footy, Calendar ve Cameraman’ı içeren bir dizi test video sekansı kullanılarak uygulanmıştır. Önerilen yöntemlerin etkinliğini burada Cameraman’ın görüntüleri ile gösteriyoruz.
Orijinal Trevor görüntüsünü, MPEG kodlu görüntüsünü ve sırasıyla WLS yöntemi ve IWF∗ yöntemiyle işlenmiş görüntüleri görüntüler. Kodlamada artefaktlar açıkça görülebilir. Görüntüler benzer görünse de, bölge bazında (ve kenarlar boyunca) daha yakından bakıldığında, kodlama yapılarının çoğunun kaldırıldığı ve daha yüksek PSNR değeri ile desteklendiği görülüyor.
Cameraman görüntüleri için benzer sonuçları göster. Tüm bu rakamlar, önerilen yöntemlerin, niceleme işlemi tarafından ortaya çıkan bir miktar gürültüyü ortadan kaldırarak kodlama yapaylıklarını önemli ölçüde azalttığını göstermektedir. Bu, PSNR’yi 1 dB’den fazla artırır ve dolayısıyla görüntülerin görsel kalitesini artırır. Simülasyonumuzda MPEG kuantizörünü 8 × 8 blok tabanlı DCT ile kullandığımıza dikkat edin.
Choy ve diğerlerinin önerdiği filtre WLS’nin, LPF ve POCS filtresinden daha iyi PSNR değerleri verdiği açıktır. Deneyimizde, sırasıyla IWF ve IWF∗ sonuçlarını WLS ve WLS∗ ile karşılaştırdık.
Gösterilen PSNR iyileştirmelerinden, önerilen yöntemlerin dönüşüm katsayılarının WLS ve WLS∗ yöntemlerine göre daha iyi restorasyon sağladığı ve daha iyi bir görsel kalite sağladığı sonucuna varabiliriz.
Simülasyonumuzdan, önerdiğimiz yöntemlerin dönüşüm katsayılarını nicelenmiş versiyonlardan geri yüklediği ve bu nedenle, aşağıdakiler gibi bir dizi kodlama yapaylığını azaltabileceği açıktır:
1. Engelleme yapaylığı: Bunun nedeni, dönüşüm katsayılarının kaba nicelemesidir. Engelleme artefaktları tüm görüntülerde açıkça görülebilir.
2. DCT tabanlı görüntü efekti: Bunun nedeni, DCT tabanlı görüntülerin ortaya çıkmasıdır. Örneğin Footy görüntüsünün arka planında ve Cameraman görüntüsünün zemininde belirli bloklarda görülebilmektedir. Footy ve Cameraman’ın filtrelenmiş görsellerinde bu etki azaltıldı.
3. Çalma efekti: Bunun nedeni, yüksek kontrastlı kenarlar boyunca AC DCT katsayılarının nicelleştirilmesidir. Trevor ve Cameraman’ın sırasıyla kol ve omuz görüntülerinde belirgindir ve filtrelenmiş görüntülerde küçültülmüştür.
4. Merdiven etkisi: Bunun nedeni, DCT tabanlı görüntülerin köşegen kenarlar boyunca görünmesidir. Daha yüksek dereceli DCT bazlı görüntülerin nicelleştirilmesi nedeniyle görünür ve daha düşük sıralı temel görüntülerle sessize alınamaz.
Karşılaştırma Teknikleri
Burada, önerilen tekniklerimizi yakın zamanda yayınlanan ve önerilen bir engelleme artefaktı azaltma yöntemiyle karşılaştırdık. Yöntemlerinde yapay azaltma işlemi, birinci ve ikinci ölçeklerdeki dalgacık dönüşümündeki her bir blok sınırının yalnızca komşuluğuna uygulanmıştır.
Teknik, blok sınırlarında kademeli süreksizliği ortaya çıkaran engelleme bileşenini kaldırır. Bu, bloke edici bir yapı azaltma tekniğidir ve yukarıda belirtilen diğer kodlama yapılarını mutlaka azaltmaz. Bu yöntemin görüntüyü hala önemli ölçüde bulanıklaştırdığı ve bu nedenle görsel algı için önemli olan bazı kenar detaylarının kaybolduğu görüntülerden anlaşılmaktadır.
Sonuçlarımızı karşılaştırmak için sağlanan JPEG kodlu Lena görüntüsünü kullandık. Bu Lena görüntüsü, 40:1 sıkıştırma oranıyla JPEG kodludur. Orijinal ve JPEG kodlu Lena görüntülerinin büyütülmüş kısmı verilmiştir.
Kim ve diğerleri tarafından önerilen yöntemin işlenmiş görüntüsü. sunuldu. Görüldüğü gibi, önerdikleri yöntem hala görüntüyü önemli ölçüde bulanıklaştırıyor ve bu nedenle görüntünün keskinliği kayboluyor.
Ek olarak, bir dizi başka belirgin sorun vardır: (1) sağ yanak kenarı boyunca çınlama etkisi, (2) şapkadaki bulanık şeritler ve (3) şapka ile alın arasındaki bulanık kenar, sadece birkaç tane.
Önerilen yöntemimiz (IWF∗) tarafından işlenen görüntü sunulmaktadır. Bu görüntüde, bir dizi kodlama yapaylığını azaltırken kenarların keskinliğini ve görüntünün görsel kalitesinde genel bir iyileşmeyi açıkça görebiliriz.
En iyi simülasyon oyunları PC
En iyi simülasyon oyunları mobil
En iyi simülasyon oyunları PC ücretsiz
En iyi yaşam simülasyon oyunları PC
Yaşam simülasyon oyunları
Online simülasyon oyunları PC
Simulator Oyunları Ücretsiz
Simulator oyunları
Görüntü ve Kenar Ayrıntı Tespiti
Hareketli Resimler Uzman Grubunun (MPEG) son zamanlardaki ilgi alanı, nesne tabanlı görüntü temsili ve kodlamadır. Geleneksel çerçeve tabanlı sıkıştırma teknikleriyle karşılaştırıldığında, nesne tabanlı kodlama, MPEG-4’ün multimedya da dahil olmak üzere çok çeşitli gelişmekte olan uygulamaları kapsamasını sağlar. MPEG-4, mevcut standartlarda bulunmayan yeni araç işlevselliğini destekler.
Uygulamalarını geliştirmek ve genişletmek için gereken önemli araçlardan biri, görüntü bölümleme için etkili yöntemler sunmaktır. Görüntü bölütleme teknikleri yalnızca MPEG standartlarını geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda birçok bilgisayarla görme ve görüntü işleme uygulamaları için de gereklidir.
Görüntü bölütlemenin amacı, nesneleri veya nesnelerin anlamlı kısımlarını temsil eden bölgeleri bulmaktır. Bu nedenle, görüntü bölütleme yöntemleri, içlerinde bir miktar homojenliğe sahip olan veya nesnelerle veya kenarlıklarıyla bir miktar kontrast ölçüsüne sahip olan nesneleri arayacaktır.
Görüntü bölütlemeyi gerçekleştirmek için etkili görüntü ve kenar detay algılama ve geliştirme algoritmalarına ihtiyacımız var. Kenarlar genellikle nesne sınırlarını temsil eden görüntü konumlarında meydana geldiğinden, görüntüyü farklı nesnelere karşılık gelen alanlara bölmek istediğimizde kenar algılama, görüntü bölütlemede yaygın olarak kullanılır.
Birçok kenar algılama algoritmasındaki ilk aşama, çıkıntıların bir kenar için istatistiksel kanıtlara karşılık geldiği bir görüntü oluşturan bir geliştirme sürecidir. Bunlara kenar evrişim geliştirme teknikleri denir. Evrişime dayalıdırlar ve durağan görüntülerde kenarları algılamak için uygundurlar.
Bu teknikler herhangi bir görsel algı özelliğini uyarlamaz, sadece kenarların istatistiksel davranışını kullanır. Bu nedenle, zamansal alanda meydana gelebilecek kenar dalgalanmalarına ve kodlama artefaktlarına katkıda bulunabilecek kenarları tespit edemezler.
Bu bölümde, dijital video kodlamada görüntü bölümleme ve kodlama yapaylıklarının azaltılması için uygun görüntü ve kenar ayrıntılarını algılamak için bir dönüştürme alanı tekniği tanıtılmıştır.
Bu yöntem, dönüşüm katsayılarının algısal özelliklerini ve kenar kontrast bilgisini kullanır ve böylece insan görsel algısı ile ilişkili anlamlı kenarlar verir. Ayrıca yöntem, kullanıcıların insan görsel kalitesinin önemli bir faktör olduğu farklı uygulamalar için yöntem tarafından tespit edilen farklı kenar ayrıntıları düzeylerinden uygun kenar ayrıntılarını seçmesine olanak tanır.
En iyi simülasyon oyunları mobil En iyi simülasyon oyunları PC En iyi simülasyon oyunları PC ücretsiz En iyi yaşam simülasyon oyunları PC Yaşam simülasyon oyunları Online simülasyon oyunları PC Simulator oyunları Simulator Oyunları Ücretsiz
