Yarı Otomatik Bölümleme – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Dalgacık Tabanlı Yarı Otomatik Bölümleme

Görüntü segmentasyonu, sonraki görüntü analizi görevlerinin çoğunda önemli bir süreçtir. Özellikle, nesne tabanlı görüntü sıkıştırmaya yönelik mevcut tekniklerin çoğu, önemli alanlar bilindiğinde sıkıştırma teknikleri performansta muazzam bir kazanç elde ettiğinden, büyük ölçüde bölümleme sonuçlarına bağlıdır.

Ayrıca, nesne tanıma önemli bir güncel araştırma alanıdır. Büyük veri tabanlarından belirli özellikleri elde etmek için bir görüntünün anlamını kullanmayı amaçlar. Bununla birlikte, görüntü bölümleme, bu görevler için gerekli bir ön koşuldur ve bölümlemenin kalitesi, sonraki algoritmaların kalitesini ve güvenilirliğini etkiler.

Görüntü bölütleme problemiyle başa çıkmak için birçok teknik önerilmiştir. Aşağıdaki gibi kategorize edilirler:

• Histogram tabanlı teknikler. Görüntünün, iyi ayrılmış bir arka plandaki bir dizi sabit yoğunluklu nesneden oluştuğu varsayılır. Segmentasyon problemi, parametre tahmini ve ardından piksel sınıflandırmasından biri olarak yeniden formüle edilmiştir.
• Kenar tabanlı teknikler. Görüntü kenarları algılanır ve ardından görüntü nesnelerinin sınırlarını temsil eden konturlar halinde gruplandırılır. Çoğu teknik, birinci veya ikinci dereceden görüntü gradyanına yaklaşmak için bir farklılaşma filtresi kullanır. Aday kenarlar, gradyan büyüklüğünün eşiklenmesiyle çıkarılır.
• Bölge tabanlı teknikler. Amaç, belirli önceden tanımlanmış homojenlik kriterlerini [Jai89] karşılayan bölgelerin (yani bağlı piksel kümelerinin) saptanmasıdır. Bölge büyütme tekniklerinde, girdi görüntüsü ilk olarak bir dizi homojen ilkel bölgeye mozaiklenir. Daha sonra benzer komşu bölgeler belirli bir karar kuralına göre (aşağıdan yukarıya) birleştirilir. Bölme tekniklerinde, başlangıçtaki tüm görüntünün homojen olmayan bölgeleri, tüm bölümler homojen olana kadar (yukarıdan aşağıya) daha sonra dört dikdörtgen parçaya bölünür.
• Markov rasgele alan tabanlı teknikler. Görüntünün, sahnenin uzamsal bağlamını yakalayan bir dağılıma sahip bir Markov rasgele alanının gerçekleşmesi olduğu varsayılır. Segmentasyon problemi daha sonra bir optimizasyon problemi olarak formüle edilir.
• Hibrit teknikler. Buradaki amaç, önceki algoritmaları birleştirerek segmentasyona geliştirilmiş bir çözüm sunmaktır.

Otomatik ve güvenilir bilgisayar tabanlı segmentasyon algoritmaları arayışı henüz iki ana sorunla karşılaşıyor:

• Tanım. nesne nedir? Durağan görüntülerdeki nesnelerin tanımlanması ve algılanması büyük ölçüde bağlamla ilişkilidir.
• Tespit etme. İnsan gözü bağlama duyarlı bir şekilde çalışır. Bakarken, insan gözü beş atı parçalara ayırır. Görüntüde birincil olarak yalnızca iki farklı ton olduğundan (sırasıyla beyaz ve kahverengi, basılı sürümde gri), bugüne kadar hiçbir otomatik algılama sistemi bölümlere ayırma yeteneğine sahip değildir, örn. sağ taraftaki tay. Bir bilgisayarın aksine, bir insan “bir atın normalde nasıl göründüğü” hakkında bağlama duyarlı arka plan bilgisine sahiptir ve amaca ulaşır.

Nesne bölütleme için en büyük zorluk, gerçek dünya nesnelerinin çoğunun oldukça karmaşık bir yapıya sahip olmasıdır. Otomatik işlemlerde aşağıdaki sebeplerden dolayı segmentasyon sorunları yaşanabilir.

(1) arka plan rengi tek tip değil, (2) nesne sınır rengi tek tip değil, (3) ‘ konumundaki nesne sınırını tanımlayan bir renk ön planda (yani, nesnenin içinde) ve arka planda da var, (4) sınır ‘bulanık’, (5) nesnenin bazı bölümleri diğer nesneler tarafından kapatılmış ve (6) ilgilenilen nesne bağlantılı değil, birden fazla bileşenden oluşuyor.

Yukarıdaki argümanlar nedeniyle, akıllı bir otomatik bölümleme algoritması, günümüzün algoritma tabanlı yaklaşımlarından çok daha fazla arka plan bilgisi, bilgisi ve “zekâ” gerektirecektir.

Genel bir durumda nesnelerin bölümlenmesi ile ilgili olarak, insan etkileşiminin hala gerekli olduğunu iddia ediyoruz. İnsan, amacına uygun olarak hangi nesnenin ilgi çekici olduğunu belirleyebilir. Algoritmanın daha sonra bu önceden tanımlanmış nesneyi izleme görevi vardır.

Aşağıdaki bölümde, dalgacık dönüşümünün çoklu çözünürlük özelliğini kullanın. Ancak son iki madde, psiko-görsel bilime o kadar derinden giriyor ki, onları yaklaşımımızda dikkate almıyoruz.

Disk bölme programı
Disk bölme Windows 10
PowerPoint sayfayı ikiye bölme
Windows 10 disk bölme Sorunu
Slayt bölme
PPTX bölme
powerpoint sayfayı 4’e bölme
Disk Bölme Windows 11

Dalgacık Tabanlı Bir Algoritma

Durağan görüntü bölütleme için sunulan algoritma, departmanımızda Thomas Haenselmann ile ortaklaşa geliştirilmiştir. Kullanıcı, nesneyi arka plandan ayıran bir sınır parçası seçtiği için yarı otomatik olarak adlandırılır. Ardından seçilen kontur izlenir.

Sınırın mutlaka keskin olması gerekmez; Örneğin. devekuşunun “tüysüz” boynu tüylü bir geçiş sunar. Böylece, diğer görüntü bölütleme algoritmalarının aksine, algoritma farklı bölgeler arasındaki her türlü görünür geçişi takip edebildiği için keskin bir sınır gerektirmez.

Aşağıdaki adımlar, dalgacık tabanlı yarı otomatik bölümleme algoritmasını oluşturur:

1. Kullanıcı, her ikisi de nesne sınırında bulunan bir başlangıç ve bitiş noktası seçerek veya bir sınır parçasını izleyerek uygun bir numune sınırı tanımlar. Her iki durumda da, algoritma ) piksel boyutunda bir örnek dikdörtgen oluşturur; burada ), seçilen noktalar arasındaki mesafe veya izin uzunluğudur.

Örnek dikdörtgen, sırasıyla seçilen iki nokta, izin sınırları dikdörtgenin sol ve sağ kenarlarında yükseklikte olacak şekilde oluşturulur; burada keyfi olarak ayarlanır, ancak sabitlenir. İkili hızlı dalgacık dönüşümü için, algoritmayı ile uygulayacak şekilde ayarlamak uygundur. Bu şekilde tanımlanan örnek dikdörtgen, “nesne ve arka plan arasındaki sınırın nasıl göründüğü” hakkında bilgi sağlar.

2. Örnek dikdörtgen, iki boyutlu Öklid koordinat sisteminin eksenlerine paralel olana kadar döndürülür. Bu nedenle, bu örnek dikdörtgeni oluşturan ) sütunlarının tümü, nesneden arka plana geçiş hakkında bilgi içerir.

3. Örnek dikdörtgenin sütunları, tek boyutlu sinyaller olarak dalgacık dönüşümlüdür. Algoritmaların yapısından dolayı, nesne sınırının, örnek dikdörtgenimizdeki her sütunun ilk ve son pikseli arasında bir yerde bulunduğu bilinmektedir.

Bu nedenle, dalgacık dönüşümünün çok ölçekli özelliği, farklı ölçekler boyunca baskın bir sınır örüntüsünü çıkarmak için katsayıları farklı çözünürlüklerde analiz eder. Komşu sütunlar arasında yeterli uygunluk varsa, zaman ölçeği alanındaki katsayılardan seçilen sınır için karakteristik bir model türetilir.

4. Örnek sınırının devamı arayışında, algoritma daha sonra otomatik olarak, öncülünün bitiş noktasında başlayan ve karakteristik model olarak zaman ölçeği alanında benzer bir katsayı modeline sahip olan aynı boyutta başka bir dikdörtgen arar. 

Selefinin bitiş noktası, bir dönüşün merkezi olarak kullanılır: Her bir açı 4, adımlarla işlenir ve her ölçekteki dalgacık dönüştürülmüş katsayıların karakteristik modelden en az farklı olduğu anlamında en iyi yaklaşım verilir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör