HSV Renk Alanı – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * Her bölümden, Ödev Yaptırma, Proje Yazdırma, Tez Yaptırma, Rapor Yaptırma, Makale Yaptırma, spss ödev yaptırma, Araştırma Yaptırma, Tez Önerisi Hazırlatma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

HSV Renk Alanı – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

15 Temmuz 2022 Hsb renk nedir HSV renk aralıkları Hsv renk uzayı nedir 0
Veri Analizi için Web Araçları – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

HSV Renk Alanından Histogram Oluşturma

Dijital görüntü veritabanları son birkaç yılda muazzam bir büyüme kaydetti. Bununla birlikte, birçok resim koleksiyonu yetersiz indekslendiğinden veya açıklama eklendiğinden, kullanıcıların bu veritabanlarından resim almasına yardımcı olacak otomatik, içerik tabanlı yöntemler geliştirmeye büyük ihtiyaç vardır. Son zamanlarda, çeşitli arama stratejilerini desteklemek için çok büyük miktarda zengin dijital görüntü birikiminin yönetimine çok dikkat edildi.

Geleneksel metin tabanlı veya SQL (Structured Query Language) tabanlı veritabanı aramalarını geliştirmek için, araştırma, renk, şekil ve doku gibi görüntülerin içerikleriyle büyük resim veritabanlarına verimli erişime odaklanmıştır. İçerik tabanlı görüntü alma (CBIR), görüntü işleme, bilgisayarla görme, çok büyük veri tabanları ve insan bilgisayar etkileşimi gibi çok sayıda alanı kapsayan önemli bir araştırma konusu haline geldi. Son zamanlarda içerik tabanlı birkaç görüntü alma sistemi ve yöntemi geliştirilmiştir.

QBIC (Görüntü İçeriğine Göre Sorgulama), IBM’de geliştirilen ilk görüntü alma sistemlerinden biridir. Bu sistemdeki her bir görüntüyü temsil etmek için renk, doku ve şekil özellikleri birleştirilir. Columbia Üniversitesi’nde geliştirilen VisualSeek sistemi, görsel özelliklere dayalı bir görüntü alma sistemidir.

NeTra sistemi, benzer görüntüleri almak için özellik olarak renk, doku, şekil ve uzamsal konum bilgilerini kullanan bir prototip görüntü alma sistemidir. Diğer popüler CBIR sistemlerinden bazıları MARS, Blobworld, PicToSeek ve SIMPLIcity’dir.

Bu sistemlerin bir analizi, hepsinin geri alma için görüntü rengine çok önem verdiğini ortaya koymaktadır. Aslında renk, yalnızca içerik tabanlı görüntü alma sistemlerinde değil, aynı zamanda segmentasyon ve video çekimi analizi gibi bir dizi başka uygulamada da her zaman önemli bir nitelik olarak kabul edilir.

Renk tabanlı görüntü almada, öncelikle iki yöntem vardır: biri renk düzenine dayalı, diğeri renk histogramına dayalı. Renk düzeni yaklaşımında, iki görüntü tam renk dağılımlarıyla eşleştirilir. Bu, iki görüntünün yalnızca benzer renk içeriğine sahip olmaları değil, aynı zamanda yaklaşık olarak aynı konumlarda benzer renklere sahip olmaları durumunda da yakın olarak kabul edildiği anlamına gelir.

İkinci yaklaşımda, her görüntü kendi renk histogramıyla temsil edilir. Histogram, bileşenleri görüntüde benzer renklere sahip piksellerin sayısını temsil eden bir vektördür. Bu nedenle, bir renk histogramı, tam bir görüntüden çıkarılan bir imza olarak düşünülebilir.

Farklı görüntülerden çıkarılan renkli histogramlar indekslenir ve bir veri tabanında saklanır. Alma sırasında, bir sorgu görüntüsünün histogramı, Öklid mesafesi veya Manhattan mesafesi gibi standart bir mesafe metriği kullanılarak her bir veritabanı görüntüsünün histogramı ile karşılaştırılır.


Hsv renk uzayı nedir
HSV renk aralıkları
HSV renk Kodları
Hsb renk nedir
HSV to RGB c#
Hue, saturation, value
Hsl nedir
CMYK renkleri


Renk histogramı bir görüntünün global bir özelliği olduğundan, renk histogramına dayalı yaklaşımlar öteleme ve döndürme için değişmez ve ölçek normalleştirme ile değişmezdir.

Renk histogramları, RGB (Kırmızı, Yeşil ve Mavi), HSV (Ton, Doygunluk ve Yoğunluk Değeri) ve diğerleri gibi farklı renk uzaylarının özellikleri kullanılarak oluşturulabilir. Bu makalede, HSV renk uzayını kullanarak farklı histogram oluşturma yöntemlerine genel bir bakış sunuyoruz. Önce HSV renk uzayının kısa bir arka planını ve özelliklerini, ardından çeşitli uygulamalar için histogram oluşturma tekniklerini sunuyoruz.

Bir renk uzayı veya bir renk modeli, bir koordinat sisteminin ve bu sistem içindeki tek bir noktanın ayrı bir renk değerini temsil ettiği bir alt uzayın belirtimidir. Bir görüntünün piksellerini temsil etmek için kullanılan iyi bilinen birkaç renk uzayı vardır. Bu temsil, renk histogramlarının çıkarılması gibi görüntü analizi için kullanılır.

Her renk uzayının, kullanılacağı uygulama ve donanım özelliklerine bağlı olarak kendi yararları ve sakıncaları vardır. RGB, CMY , CMYK ve HSV popüler renk uzaylarından bazılarıdır. RGB renk uzayı, her biri birincil spektral bileşenlerinde görünen kırmızı, yeşil ve mavi olmak üzere üç renk bileşeni içerir.

Kağıt üzerine renkli pigmentler bırakan aygıtlar CMY renk uzayını kullanır ve bu renk uzayının temsili ışığın ikincil renkleri olan Camgöbeği, Macenta ve Sarıdır. CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Black) renk uzayı CMY’ye benzer ancak CMY renk uzayında çamurlu-siyah olan gerçek siyah rengi üretmek için kullanılır.

HSV (Ton, Doygunluk, Değer) renk uzayı ise, insanın görsel renk algısına yakından karşılık gelir. HSV renk uzayı, merkezi dikey eksenin 0 ile 255 arasında bir değer alan yoğunluğu temsil ettiği üç boyutlu bir hekzakon olarak temsil edilebilir. Ton, [0,2 π ] aralığındaki bir açı olarak tanımlanır. 

Doygunluk, rengin derinliği veya saflığıdır ve merkezi eksenden dış yüzeye radyal mesafe olarak ölçülür. Sıfır doygunluk için, yoğunluk ekseni boyunca daha yükseğe çıktıkça, çeşitli gri tonlarında siyahtan beyaza gideriz.

Öte yandan, belirli bir yoğunluk ve renk tonu için, doygunluk sıfırdan bire değiştirilirse, algılanan renk, grinin bir tonundan, tonunun temsil ettiği rengin en saf formuna dönüşür. Doygunluk sıfıra yakın olduğunda, farklı tonlara sahip olsalar bile tüm pikseller birbirine benzer ve doygunluğu bire doğru artırdığımızda ayrılma eğilimi gösterirler ve görsel olarak tonlarıyla temsil edilen gerçek renkler olarak algılanırlar.

Bu nedenle, doygunluğun etkisi, verilen herhangi bir renk tonu ve yoğunluk değeri için görüntü üzerinde görsel gölgeler oluşturma etkisi olarak düşünülebilir.

HSV modeli, renk tanımlarına dayalı görüntü ve video işleme algoritmaları geliştirmek için ideal bir araçtır. Son zamanlarda farklı uygulamalar için HSV renk uzayından bir dizi histogram oluşturma yöntemi önerilmiştir. Daha sonra bu yaklaşımlardan bazılarını açıklayacağız.

HSV RENK UZAYINDAN HİSTOGRAM ÜRETİMİ

Genel olarak HSV renk alanı ve özellikle HSV renk histogramı, görüntü analizinde önemli bir rol oynar. Bir renk histogramı, görüntü alma, segmentasyon, video çekimi algılama, renk ve yoğunluk tabanlı kümeleme, topolojik lokalizasyon için yer tanıma, biyometrik teknikleri kullanarak kişi tanımlama ve kimlik doğrulama ve diğer birçok uygulamada kullanılabilir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir