RENK UZAYI – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
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.
Görüntü alma uygulamaları için, RGB renk uzayına benzer bir yaklaşım kullanılarak bir HSV renk histogramı oluşturulabilir. Ton ölçeği sekiz gruba, doygunluk ölçeği iki gruba ve yoğunluk ölçeği dört gruba ayrılmıştır. Bu grupların her birini birleştirerek, 64 bileşenli bir HSV renk histogramını temsil eden toplam 64 hücre elde ederiz.
Üç ölçek için farklı sayıda grup olmasının nedeni, üç eksenden en önemlisinin ton olarak kabul edilmesi, ardından yoğunluk ve son olarak doygunluk olmasıdır. H, S ve V değerleri kombinasyonu için karşılık gelen histogram bileşeni belirlenir.
İlgili histogram bileşeni, karşılık gelen renk kombinasyonuna sahip her piksel için birer birer güncellenir. Histogramların verimli bir şekilde indekslenmesi, bir CBIR uygulamasının performansını büyük ölçüde artırabilir. Smith ve Chang (1996), bu fikri renk seti yaklaşımlarında kullanır. Bu yöntem, uzamsal olarak yerelleştirilmiş renk bilgilerini çıkarır ve renk bölgelerinin verimli bir şekilde indekslenmesini sağlar.
Önce büyük tek renkli bölgeler, ardından çoklu renk bölgeleri çıkarılır. Renk içeriğini bir renk histogramı olarak temsil etmek için ikili renk kümelerini kullanırlar. H ve S boyutları, toplam N×M kutular için sırasıyla N ve M kutulara bölünür. Her bölme, görüntüdeki o bölme için karşılık gelen H ve S renklerine sahip piksel yüzdesini içerir. Kesişim benzerliği, iki histogram arasındaki örtüşme miktarını yakalamak için bir ölçü olarak kullanılır.
HSV renk uzayının özelliklerinden, düşük doygunluk değerleri için, bir renge, yoğunluk seviyesi tarafından belirtilen bir gri değer ile yaklaşılırken, daha yüksek doygunluk için rengin tonu ile yaklaştırıldığı gözlemlenmiştir. Bu, insan görsel özelliklerini etkili bir şekilde yakalar ve görüntü alma uygulamaları için bir histogram oluşturmak için kullanılabilir.
Bu geçişi belirleyen doygunluk eşiği yine yoğunluğa bağlıdır. Bu nedenle, ton ve yoğunluk düzlemine yansıtılan doygunluk değeri, renk bilgilerinin çıkarılması için kullanışlıdır. Bir pikselin renk histogramında tonuyla mı yoksa yoğunluğuyla mı temsil edilmesi gerektiğini belirlemek için bir eşik işlevi kullanılabilir.
Yoğunluk değeri sıfır için, tonları veya doygunlukları ne olursa olsun tüm renkler siyah olarak kabul edilir. Öte yandan, artan yoğunluk değerleri ile renk baskınlığını yoğunluk baskınlığından ayıran doygunluk eşiği düşmektedir. Bu yaklaşım, pikselleri, bir pikselin “gri renkli” veya “gerçek renkli” olabileceği bir görüntüdeki “renklerin” dağılımı olarak ele alır.
Histogram, biri gerçek renkler ve diğeri gri renkler için olmak üzere iki bağımsız histogramın mantıksal bir birleşimidir. Bu yaklaşımın bir dezavantajı, eşiğe yakın doygunluk değerleri için bir pikselin ne gerçek bir renk pikseli ne de bir gri renk pikseli olmasıdır.
İnsanın rengin görsel algısının bulanık doğasını yakalamak için, bir pikselin baskın özelliğini belirlemek için yumuşak bir eşik kullanılmasına ihtiyaç vardır. Yumuşak eşik yaklaşımında, bir görüntüdeki her piksel için histogramın iki bileşeni, yani bir gri renk bileşeni ve bir gerçek renk bileşeni güncellenir.
Güncellemenin kuantumu, pikselin hem doygunluğu hem de yoğunluğu tarafından belirlenir ve iki katkının ağırlıklarının toplamı birliğe eşittir. Ayrıca, aynı doygunluk için ağırlık, yoğunluğa göre değişir. Daha düşük bir yoğunluk değeri için, aynı doygunluk, gerçek renk bileşenine daha düşük bir ağırlık verir ve bunun tersi de geçerlidir. Bu histogram, yüksek bir geri çağırma ve alma hassasiyetine sahiptir ve içerik tabanlı görüntü alma sistemlerinde etkin bir şekilde kullanılır. Yumuşak eşik yaklaşımı, video çekimi algılaması için de kullanılabilir.
Munsell renk sistemi
Renk Uzayı Nedir
RGB renk uzayı
Görüntü İşleme renk uzayları
Renk uzayı Lab
Rgb renk uzayı Nedir
RGB renkleri
Rgb Ne Demek
İçeriğe dayalı bir alma sistemindeki bir girdi görüntüsü dokulu veya dokusuz olabilir. Benzer şekilde, bir veritabanında depolanan görüntüler de dokulu veya dokusuz olarak sınıflandırılabilir. Sorgu görüntüsü veri tabanı görüntüleri ile karşılaştırıldığında, arama veri tabanının ilgili bölümü ile sınırlandırılmalıdır. Bir HSV histogramı, bir görüntüyü dokulu veya dokusuz bir sınıfa sınıflandırmak için etkili bir şekilde kullanılabilir.
Bu yaklaşımda, bir görüntü ilk önce 4X4 piksel bölgelerine bölünür. HSV renk histogramı, bu tür her bölge için çıkarılır. Bir görüntü renk açısından zengin bir görüntü olduğunda, renk tonu temsilinde önemli bir rol oynar. Ton milyonlarca rengi temsil edebilmesine rağmen, insan görsel sistemi hepsini ayırt edemez. Önerildiği gibi, görsel olarak benzer renkler aynı renk bandında birleştirilebilir.
Benzer renkleri birleştirdikten sonra, görüntü bölümlere ayrılır ve içerik tabanlı erişim için indekslenir. İnsan görme sisteminin NBS (National Bureau of Standards) renk mesafesine bağlı olarak farklı renkleri algılayabildiği gözlemlenmiştir. NBS mesafesi 3.0’ın altında olan renkler insan gözüyle ayırt edilemez.
Tonun yanı sıra, yoğunluk ekseni de bir dizi banda bölünürse, o zaman segmentasyon, kümeleme, indeksleme ve görüntülerin alınması daha da etkili bir şekilde yapılabilir. Bu yaklaşımda, histogramlar biri ton bileşeninden diğeri yoğunluk bileşeninden ayrı olarak oluşturulur. Daha sonra indeksleme için her bir sınıf için merkezi elde etmek için bu iki histograma K-ortalama kümeleme algoritması uygulanır.
Bir görüntünün histogramının, bir görüntüdeki piksellerin uzamsal bilgilerini takip etmediği belirtilmelidir. Aynı sayıda renkli piksele sahip ancak farklı konumlarda bulunan iki görüntü aynı histograma sahip olacaktır. Bu, daha yüksek yanlış pozitiflerle sonuçlanır. Histogram üretimi sırasında uzamsal ilişki de yakalanırsa, geri alma performansı arttırılabilir. Renk korelogramı, uzamsal bilgileri tutan HSV renk uzayından oluşturulan bir histogram türüdür.
Görüntü İşleme renk uzayları Munsell renk sistemi Renk uzayı Lab Renk Uzayı Nedir Rgb Ne Demek RGB renk uzayı Rgb renk uzayı Nedir RGB renkleri