{"id":1025,"date":"2023-03-25T13:52:01","date_gmt":"2023-03-25T10:52:01","guid":{"rendered":"https:\/\/legendhomework.com\/tr\/?p=1025"},"modified":"2023-03-25T13:52:01","modified_gmt":"2023-03-25T10:52:01","slug":"grafik-modelleme-multimedya-bolumu-multimedya-bolumu-odevleri-multimedya-bolumu-tez-yaptirma-multimedya-bolumu-odev-ucretleri","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/legendhomework.com\/tr\/grafik-modelleme-multimedya-bolumu-multimedya-bolumu-odevleri-multimedya-bolumu-tez-yaptirma-multimedya-bolumu-odev-ucretleri\/","title":{"rendered":"Grafik Modelleme \u2013 Multimedya B\u00f6l\u00fcm\u00fc \u2013 Multimedya B\u00f6l\u00fcm\u00fc \u00d6devleri \u2013 Multimedya B\u00f6l\u00fcm\u00fc Tez Yapt\u0131rma \u2013Multimedya B\u00f6l\u00fcm\u00fc \u00d6dev \u00dccretleri"},"content":{"rendered":"

Ba\u011flam Modelleme<\/span><\/strong><\/h3>\n

Piksel modeli tahmin edildikten sonra, b\u00f6l\u00fctleme problemi g\u00f6r\u00fcnt\u00fcdeki her piksele etiket atamas\u0131d\u0131r. Basit bir yol, bireysel olabilirlik fonksiyonunu pk(x) maksimize ederek pikselleri farkl\u0131 b\u00f6lgelere etiketlemektir (yani, ML s\u0131n\u0131fland\u0131rmas\u0131 yapmak i\u00e7in). Genellikle bu y\u00f6ntem, kararda yerel kom\u015fuluk bilgilerini kullanmad\u0131\u011f\u0131ndan iyi performans elde edemeyebilir.<\/span><\/p>\n

CBRL algoritmas\u0131, yerel kom\u015fuluk bilgisini etiketleme prosed\u00fcr\u00fcne dahil edebilen ve b\u00f6ylece segmentasyon performans\u0131n\u0131 iyile\u015ftirebilen bir yakla\u015f\u0131md\u0131r. Yerelle\u015ftirilmi\u015f FGGM modeline dayal\u0131 olarak piksel etiketlemeyi ger\u00e7ekle\u015ftirmek\/iyile\u015ftirmek i\u00e7in CBRL algoritmas\u0131 a\u015fa\u011f\u0131daki gibi tan\u0131mlanabilir.<\/span><\/p>\n

\u2202i, piksel i merkezli bir m\u00d7m \u015fablonuyla i pikselinin kom\u015fulu\u011fu olsun. Rij (li , lj ) = I (li , lj ) yerel kom\u015fuluk k\u0131s\u0131tlamalar\u0131n\u0131 temsil etmek i\u00e7in bir g\u00f6sterge i\u015flevi kullan\u0131l\u0131r; burada li ve lj, s\u0131ras\u0131yla i ve j piksellerinin etiketleridir. Etiket \u00e7iftlerinin art\u0131k uyumlu veya uyumsuz oldu\u011funu unutmay\u0131n. Prosed\u00fcre benzer \u015fekilde, i pikselindeki ile ayn\u0131 k etiket de\u011ferlerine sahip olan i pikselinin kom\u015fular\u0131n\u0131n frekans\u0131 hesaplanabilir.<\/span><\/p>\n

l’ye dayal\u0131 yerel tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131 temsil eder. Ama\u00e7, maksimize edebilen tutarl\u0131 bir l etiketlemesi bulmakt\u0131r. Ger\u00e7ek uygulamada, her yerel tutarl\u0131l\u0131k \u00f6l\u00e7\u00fcs\u00fc LCi ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak maksimize edilebilir. Rij(li,lj) = Rji(lj,li) oldu\u011funda, e\u011fer A(l) l’de bir yerel maksimuma ula\u015f\u0131rsa, l’nin tutarl\u0131 bir etiketleme oldu\u011fu g\u00f6sterilmi\u015ftir.<\/span><\/p>\n

Sim\u00fcle Edilmi\u015f Veriler<\/span><\/strong><\/h3>\n

Tart\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131m\u0131z istatistiksel g\u00f6r\u00fcnt\u00fc analizi \u00e7er\u00e7evesinin ad\u0131mlar\u0131n\u0131 do\u011frulamak i\u00e7in \u00f6nce sim\u00fcle edilmi\u015f bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcy\u00fc ele alal\u0131m. \u00d6rne\u011fimiz, \u00fcst \u00fcste binen d\u00f6rt normal bile\u015fenden olu\u015fan g\u00f6sterilen resimdir. Her bile\u015fen bir yerel b\u00f6lgeyi temsil eder. G\u00fcr\u00fclt\u00fc seviyeleri, SNR’nin tan\u0131mland\u0131\u011f\u0131 b\u00f6lgeler aras\u0131nda ayn\u0131 sinyal-g\u00fcr\u00fclt\u00fc oran\u0131n\u0131 (SNR) koruyacak \u015fekilde ayarlanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/span><\/p>\n

*\u03bc, b\u00f6lgeler aras\u0131ndaki ortalama farkt\u0131r ve \u03c32, g\u00fcr\u00fclt\u00fc g\u00fcc\u00fcd\u00fcr. Yerel k\u00fcme K say\u0131s\u0131n\u0131n bir fonksiyonu olarak AIC, MDL ve MCBV e\u011frileri g\u00f6sterilmektedir. Bilgi teorik kriterlerine g\u00f6re, bu e\u011frilerin minimumlar\u0131 do\u011fru yerel b\u00f6lge say\u0131s\u0131n\u0131 g\u00f6sterir.<\/span><\/p>\n

Bu deneysel rakamdan, bu kriterler taraf\u0131ndan \u00f6nerilen yerel b\u00f6lge say\u0131s\u0131n\u0131n tamam\u0131n\u0131n do\u011fru oldu\u011fu a\u00e7\u0131kt\u0131r. ALMHQ [71] taraf\u0131ndan algoritma ba\u015flatman\u0131n ard\u0131ndan, a\u011f parametreleri (8.9)\u2013(8.11)’de verilen PSOM algoritmas\u0131 taraf\u0131ndan sonland\u0131r\u0131l\u0131r. GRE de\u011feri (8.6), \u00f6l\u00e7\u00fcm do\u011frulu\u011funu de\u011ferlendirmek i\u00e7in objektif bir \u00f6l\u00e7\u00fc olarak kullan\u0131l\u0131r.<\/span><\/p>\n

PSOM taraf\u0131ndan da\u011f\u0131t\u0131m \u00f6\u011freniminin sonu\u00e7lar\u0131 g\u00f6sterilmektedir. \u0130lk a\u015famadaki GRE, 0,0399 nat de\u011ferine ula\u015f\u0131r ve PSOM taraf\u0131ndan yap\u0131lan son \u00f6l\u00e7\u00fcmden sonra 0,008 nat’a d\u00fc\u015fer.<\/span><\/p>\n

Say\u0131sal sonu\u00e7lar verilmi\u015ftir, burada \u03bc ve \u03c3 2 birimleri basit\u00e7e piksel g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerinin g\u00f6zlenen gri seviyelerini temsil ederken, \u03c0 olas\u0131l\u0131k \u00f6l\u00e7\u00fcs\u00fcd\u00fcr. G\u00f6sterimi basitle\u015ftirmek i\u00e7in birimlerini atl\u0131yoruz.<\/span><\/p>\n

Referanslar, bu \u00f6rnekleri daha ayr\u0131nt\u0131l\u0131 olarak tart\u0131\u015f\u0131r ve artan do\u011fas\u0131 nedeniyle PSOM’un avantajlar\u0131na dikkat \u00e7ekerek, EM ve PSOM kullanarak parametre tahmini i\u00e7in kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmal\u0131 sonu\u00e7lar sunar.<\/span><\/p>\n

\n

3D modelleme<\/a> ve Animasyon B\u00f6l\u00fcm\u00fc<\/span>
\n3D MODELLEME Kursu \u0130stanbul<\/span>
\n3D modelleme Kursu \u0130zmir<\/span>
\n3D modelleme Sertifika<\/span>
\nBlender ile modelleme s\u0131f\u0131rdan \u0130leri seviyeye<\/span>
\nUnity modelleme<\/span>
\n3D modelleme \u00f6\u011frenme<\/span>
\n3D modelleme i\u015f ilanlar\u0131<\/span><\/p>\n

\n

CBRL algoritmas\u0131n\u0131 kullanarak nihai g\u00f6r\u00fcnt\u00fc segmentasyonunun sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 g\u00f6sterir. Denklemi kullanarak g\u00f6r\u00fcnt\u00fc b\u00f6l\u00fcmlemesini ba\u015flatmak i\u00e7in (yani, her pikselde en b\u00fcy\u00fck olas\u0131l\u0131\u011fa sahip piksel etiketini se\u00e7erek nicelle\u015ftirilmi\u015f g\u00f6r\u00fcnt\u00fcy\u00fc ba\u015flatmak i\u00e7in) ML s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131c\u0131s\u0131n\u0131 kullan\u0131yoruz.<\/span><\/p>\n

Bu, gev\u015feme etiketlemesi i\u00e7in uygun bir ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131 sa\u011flar. CBRL daha sonra g\u00f6r\u00fcnt\u00fc segmentasyonunda ince ayar yapmak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Bu deneyde ger\u00e7ek sahne bilindi\u011finden, b\u00f6l\u00fctleme tekni\u011finin performans\u0131n\u0131 de\u011ferlendirme kriteri olarak toplam s\u0131n\u0131fland\u0131rma hatas\u0131n\u0131n y\u00fczdesi kullan\u0131l\u0131r.<\/span><\/p>\n

\u0130\u00e7inde, ML s\u0131n\u0131fland\u0131rmas\u0131 ile ilk segmentasyon ve PCRN’deki \u00fc\u00e7 iterasyonun kademeli sonu\u00e7lar\u0131 sunulmaktad\u0131r. Bu deneyde, algoritma ba\u015flatma, ortalama %30 yanl\u0131\u015f s\u0131n\u0131fland\u0131rmayla sonu\u00e7lan\u0131r.<\/span><\/p>\n

Ba\u011flam bilgisi taraf\u0131ndan belirlenen yerel k\u0131s\u0131tlamalar kullan\u0131larak CBRL’nin birka\u00e7 yinelemesinden sonra dramatik bir iyile\u015fme elde edildi\u011fi a\u00e7\u0131k\u00e7a g\u00f6r\u00fclmektedir. Ayr\u0131ca, yak\u0131nsaman\u0131n h\u0131zl\u0131 oldu\u011funa dikkat edin \u00e7\u00fcnk\u00fc ilk yinelemeden sonra yanl\u0131\u015f s\u0131n\u0131fland\u0131rmalar\u0131n \u00e7o\u011fu kald\u0131r\u0131l\u0131r. S\u0131n\u0131fland\u0131rma hatalar\u0131n\u0131n nihai y\u00fczdesi yakla\u015f\u0131k %0,7935’tir.<\/span><\/p>\n

Grafik Modelleme<\/span><\/strong><\/h3>\n

Bir dizi i\u015flenmi\u015f g\u00f6r\u00fcnt\u00fcden 3 boyutlu bir y\u00fczeyin yeniden olu\u015fturulmas\u0131, multimedya verilerinin sunumunda ve anla\u015f\u0131lmas\u0131nda \u00f6nemli bir problemdir. 2D\/3D kamera, t\u0131bbi g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme ve di\u011fer g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme cihazlar\u0131 gibi g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme y\u00f6ntemleri taraf\u0131ndan \u00fcretilen veriler, nesnenin bir dizi g\u00f6r\u00fcnt\u00fc dilimini sa\u011flar.<\/span><\/p>\n

O halde problem, nesnenin geometri parametrelerinin analizinin yan\u0131 s\u0131ra g\u00f6rselle\u015ftirmeye de olanak sa\u011flayacak olan, nesnenin 3 boyutlu bir temsilini \u00e7\u0131karmakt\u0131r. <\/span><\/p>\n

Genel olarak, 3D rekonstr\u00fcksiyon s\u00fcreci \u00fc\u00e7 ad\u0131mdan olu\u015fur:<\/span><\/strong><\/p>\n

1. 2B kesit g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerinden nesne konturlar\u0131n\u0131 \u00e7\u0131karma<\/span>
\n2. Ard\u0131\u015f\u0131k dilimler aras\u0131nda veya veri noktalar\u0131 aras\u0131nda ara konturlar\u0131 enterpolasyon<\/span>
\n3. Seri kesit konturlar\u0131ndan y\u00fczeyleri veya hacimleri yeniden olu\u015fturma<\/span><\/p>\n

\u00c7e\u015fitli g\u00f6r\u00fcnt\u00fc analiz algoritmalar\u0131na dayal\u0131 olarak, bu b\u00f6l\u00fcm\u00fcn ilk b\u00f6l\u00fcm\u00fcnde ve bu \u00e7al\u0131\u015fman\u0131n daha \u00f6nce ele al\u0131nan g\u00f6r\u00fcnt\u00fc b\u00f6l\u00fcmleme veya kenar alg\u0131lama yoluyla 1. ad\u0131ma ula\u015f\u0131labilir.\u00a0<\/span><\/p>\n

Y\u00fczey rekonstr\u00fcksiyonu, ard\u0131\u015f\u0131k konturlar\u0131n konturlar\u0131 aras\u0131nda y\u00fczeyler olu\u015fturmakt\u0131r. Ard\u0131\u015f\u0131k konturlar aras\u0131ndaki dilimler aras\u0131 mesafeler k\u00fc\u00e7\u00fckse, y\u00fczey rekonstr\u00fcksiyon y\u00f6ntemleri kullan\u0131larak nesnenin 3B yap\u0131s\u0131 iyi bir \u015fekilde yakalanabilir. Ancak konturlar birbirine yak\u0131n de\u011filse, y\u00fczey rekonstr\u00fcksiyon y\u00f6ntemleri uygulanmadan \u00f6nce konturlar aras\u0131ndaki bo\u015fluk doldurulmal\u0131d\u0131r.<\/span><\/p>\n

Bu prosed\u00fcre genellikle kontur interpolasyonu denir. \u00c7e\u015fitli uygulamalar i\u00e7in bir\u00e7ok enterpolasyon y\u00f6ntemi geli\u015ftirilmi\u015ftir. \u00d6rne\u011fin, dallanan \u015fekiller ve i\u00e7b\u00fckey y\u00fczeylerdeki zorluklar\u0131n \u00fcstesinden gelmek i\u00e7in geli\u015fmi\u015f bir ekstrapolasyon algoritmas\u0131 ile birlikte prostatektomi \u00f6rneklerini yeniden olu\u015fturmak i\u00e7in bir lineer enterpolasyon algoritmas\u0131 \u00f6nerilmi\u015ftir.<\/span><\/p>\n

Bu y\u00f6ntem, a\u00e7\u0131klanan \u015fekil interpolasyon y\u00f6ntemine benzer, ancak \u00f6ncelikle do\u011frusal \u00f6zelliklerinden dolay\u0131 yar\u0131m k\u00fcre \u015fekiller veya yuvarlak nesnelerle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 vard\u0131r.<\/span><\/p>\n

Verilen elastik enterpolasyon y\u00f6ntemi, ba\u015flang\u0131\u00e7 ve hedef konturlar\u0131 aras\u0131ndaki bo\u015flu\u011fu dolduran bir dizi ara kontur olu\u015fturarak do\u011frusal olmayan kontur enterpolasyonu ger\u00e7ekle\u015ftirir. Bu y\u00f6ntem, Burr’un dinamik elastik kontur modeline dayal\u0131d\u0131r ve birle\u015ftirme ve\/veya kesi\u015fme operat\u00f6rlerini kullanarak dallanma durumunu \u00e7ok iyi idare edebilir.<\/span><\/p>\n

Bir\u00e7ok ara\u015ft\u0131rmac\u0131, ilk konturlardan ara konturlar\u0131 enterpolasyon yapmak i\u00e7in elastik kontur interpolasyon y\u00f6ntemini kullanmay\u0131 \u00f6nermi\u015ftir. Enterpolasyon y\u00f6ntemi, elastik \u00f6zelli\u011fi olan konturlar\u0131 atar ve ard\u0131ndan bunlara kuvvet uygulayarak ba\u015flang\u0131\u00e7 konturunu hedef konturuna uymas\u0131 i\u00e7in deforme eder.<\/span><\/p>\n

\u00d6rne\u011fin, enterpolasyonlu konturlardan y\u00fczey modelini yeniden olu\u015fturmak i\u00e7in deforme olabilen bir y\u00fczey-omurga modeli \u00f6nerilmi\u015ftir.<\/span><\/p>\n

Deforme olabilen y\u00fczey-omurga modeli, y\u00fczey ve omurgan\u0131n \u015fu \u015fekilde s\u0131n\u0131rland\u0131\u011f\u0131 birle\u015ftirilmi\u015f dinamik bir sistemdir: deforme olabilen bir omurga (eksen) konturlar\u0131ndan belirlenir, ard\u0131ndan t\u00fcm y\u00fczey yamalar\u0131 geni\u015fleme\/s\u0131k\u0131\u015ft\u0131rma yoluyla omurgaya do\u011fru b\u00fcz\u00fcl\u00fcr. omurgadan yay\u0131lan kuvvetler, omurgan\u0131n kendisi de y\u00fczeylerle s\u0131n\u0131rl\u0131d\u0131r.<\/span><\/p>\n

Y\u00fczey iyile\u015ftirme, Lagrangian mekani\u011finden ikinci dereceden bir k\u0131smi diferansiyel denklem taraf\u0131ndan y\u00f6netilir ve iyile\u015ftirme i\u015flemi, bu dinamik deforme olabilen y\u00fczey-omurga modelinin enerjisi minimuma ula\u015ft\u0131\u011f\u0131nda ger\u00e7ekle\u015ftirilir.<\/span><\/p>\n

9 serbestlik dereceli (dof) \u00fc\u00e7gen elemanlar ve 4-dof omurga elemanlar\u0131 olu\u015fturarak dinamik Lagrangian denklemini \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in sonlu elemanlar y\u00f6ntemi de kullan\u0131l\u0131r. \u00d6zetle, hem elastik enterpolasyon y\u00f6ntemi hem de deforme olabilen y\u00fczey-omurga modeli, g\u00f6rselle\u015ftirme ve animasyon i\u00e7in 3B grafik modeller olu\u015fturmak i\u00e7in birlikte kullan\u0131labilir.<\/span><\/p>\n

\n\n
<\/div>\n\n<\/div>\n \n