Şekil Tabanlı Görüntü Alma Sistemleri – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Şekil Tabanlı Görüntü Alma Sistemleri
Bir sorgu tarafından belirtilen nesnelere benzeyen nesneleri içeren görüntüleri aramak için şekil tabanlı bir görüntü alma sistemi kullanılır. Çoğu durumda bir nesne bir dizi şekil tarafından oluşturulabileceğinden (örneğin, bir araba bazı küçük dikdörtgenler ve dairelerden yapılabilir), benzer nesnelerin çoğu, şekil dizilerinde yüksek bir korelasyona sahiptir.
Şekil tabanlı görüntü alma sistemi, segmentasyon yoluyla nesnelerin şekillerini görüntülerden çıkarır ve şekilleri sınıflandırır; burada her bir şeklin kendi temsili ve ölçekleme, döndürme ve geçiş için varyantları vardır.
İyi performans gösteren bir içerik tabanlı görüntü alma sistemi için şekil temsili ve benzerlik ölçümü ile ilgili bazı kriterler elde edilmelidir. İlk olarak, bir şeklin temsili ölçek, öteleme ve döndürmeden bağımsız olmalıdır.
İkinci olarak, şekil temsilleri arasındaki benzerlik ölçüsü insan algısına uygun olmalıdır; yani, algısal olarak benzer şekiller, oldukça benzer ölçülere sahip olmalıdır. Üçüncüsü, şekil gösterimi kompakt ve türetilmesi kolay olmalı ve benzerlik ölçüsünün hesaplanması verimli olmalıdır.
Ancak, nesnelerin nasıl bulunacağı ve görüntülerden nesnelerin nasıl tanınacağı gerçek bir meydan okumadır. Engellerden biri, nesnelerin arka plandan nasıl ayrılacağıdır. Zorluklar, ayrımcılık, tıkanıklıklar, zayıf kontrast, görüntüleme koşulları, gürültü, karmaşık nesneler, karmaşık arka planlar ve benzerlerinden kaynaklanır.
Ayrıca şekil tabanlı görüntü alma sistemi yalnızca basit nesne şekillerine sahip görüntülerle ilgilenebilmektedir. Karmaşık nesne şekilleri için, bölge tabanlı yöntemin daha doğru sonuçların elde edilebilmesi için daha küçük ızgara hücreleri kullanarak ikili bir dizi oluşturması gerekir; yine de, endekslerin depolanması ve geri alma süresi muazzam ölçüde artabilir.
Doku Tabanlı Görüntü Alma Sistemleri
Kelimenin tam anlamıyla doku, bir malzemenin temel bileşenlerinin düzenlenmesi ile ilgilidir. Dijital görüntülerde doku, görüntü piksellerinin uzamsal ilişkilerini tanımlar.
Doku benzerliği, genellikle, yapraklar ve çimenlerin yanı sıra gökyüzü ve deniz gibi benzer renklere sahip görüntülerdeki nesnelerin alanlarını ayırt etmede yararlı olabilir. Doku sorguları, bir paletten istenen dokuların bir örneği seçilerek veya bir örnek sorgu görüntüsü sağlanarak renk sorgularına benzer şekilde formüle edilebilir. Sistem daha sonra doku ölçülerinde sorgu örneğine en çok benzeyen görüntüleri döndürür.
Doku analizi yapmak gerçek bir zorluktur. İpucu olarak doku kullanarak içerik tabanlı görüntü alma gerçekleştirmenin bir yolu, bir görüntüyü birkaç farklı doku bölgesine bölmek ve ardından her doku parçası üzerinde bir doku analizi algoritması uygulamaktır.
Ancak, segmentasyon bazen görüntü alımı için sorunlu olabilir. Ayrıca dokuyu tarif etmek oldukça zordur ve insan algısının farklılığına tabidir. Şu anda doku için tatmin edici nicel bir tanım mevcut değildir.
Mekansal Tabanlı Görüntü Alma Sistemleri
İki tür uzamsal tabanlı görüntü alma sistemi vardır: uzamsal ilişkilerle alma (RSR’ler) ve uzamsal erişim yöntemleri (SAM’ler). RSR görüntü alma sistemi, görüntülerdeki nesneler arasındaki göreceli konum ilişkilerine dayalı olarak sorgu örneğine benzer bir veritabanından görüntüleri almaktır.
Bu nedenle, fiziksel bir görüntü, her nesneye simgesel bir ad eklenmiş simgesel bir görüntü olarak kabul edilebilir. Görüntü çerçevesine referansla nesnenin merkez koordinatları da çıkarılır. Mantıksal görüntüler aranarak, karşılık gelen fiziksel görüntüler alınabilir ve görüntülenebilir. Bu nedenle, görüntü alımı, sembolik görüntülerin aranmasıyla basitleştirilebilir.
Chang, Shi ve Y an (1987), sembolik bir görüntüyü tanımlamak için bir 2B dizi gösterimi kullandı. Sembolik bir görüntüdeki nesneler ve onların uzamsal ilişkileri bir 2D dizi ile karakterize edilebilir. Bir görüntü sorgusu da 2B dize olarak belirtilebilir.
Sonuç olarak, görüntü alma probleminin 2B bir dizginin eşleşmesi olduğu ortaya çıkar. Ardından, 2D G-string, 2D B-string, 2D C-string ve benzeri gibi bir 2D diziden türetilen çok sayıda başka görüntü temsili ortaya çıktı. Bu temsiller, nesneler arasındaki uzamsal ilişkileri betimlemek için ortogonal izdüşüm tanımını benimser.
Nesne algılama görüntü işleme
Görüntü ve ses işleme
Gerçek zamanlı görüntü işleme
Görüntü işleme ve akıllı yöntemlerle suçlu analizinde benzer görüntülerin tespiti
Gerçek zamanlı nesne tespiti
Basit görüntü işleme projeleri
OpenCV nesne tanıma Python
C ile nesne tanıma
SAM görüntü alma sistemleri, aralık sorgularının verimli bir şekilde yanıtlanabilmesi için ana bellekteki veya diskteki büyük nokta koleksiyonlarını (veya dikdörtgenler veya diğer geometrik nesneler) yönetmek içindir. Bir aralık sorgusu, onunla kesişen tüm veri nesnelerini talep ederek adres alanında bir bölge belirtir.
Tüm alanı, her biri P noktasından fazla olmayan (bir nokta bir dikdörtgeni temsil edebilir) birkaç ayrık alt bölgeye bölerler. P genellikle bir disk sayfasının kapasitesidir. Yeni bir nokta eklemek, bir bölgenin daha fazla bölünmesine neden olabilir. Bölme yöntemleri, spli’nin özelliklerine göre sınıflandırılabilir.
Renk özelliği, kullanıcı için en sezgisel ve basittir. Doku analiz sistemleri, öznitelik görüntüleri elde etmek için dönüşüm alanında filtreleme yapmak için sıklıkla geliştirilir. Görüntülerin alınması için genel renk veya doku özelliklerinin kullanılması, özellikle homojen görüntü koleksiyonlarında yanıltıcı olma eğilimindedir.
Şekil ve doku, potansiyel olarak faydalı semantik bilgi elde etmek için temel görsel nitelikler olsa da, verimli görüntü alımı için renge kıyasla bu nitelikleri uygulamanın faydaları konusunda daha az anlayış vardır. Bu yaklaşım görünüşe göre bir görüntünün global frekans içeriğine odaklanmaktadır; bununla birlikte, birçok uygulama, analizin uzamsal alanda yerelleştirilmesini gerektirir.
Renk, şekil, doku ve mekansal özellikler gibi birçok görsel nitelik araştırılmıştır. Her bir özellik için, özelliğin insan algısını farklı perspektiflerden modelleyen çoklu temsiller vardır. Özellikleri düzenlemek için bir görüntü içeriği açıklaması geliştirmeye yönelik bir talep vardır. Özellikler sadece görüntülerle ilişkilendirilmemeli, aynı zamanda geri çağırmaya yardımcı olmaları gerektiğinde doğru yerde ve doğru zamanda çağrılmalıdır.
İnsanlar günlük yaşamlarında üst düzey kavramları uygulama eğilimindedir. Ancak, çoğu özellik, yani görüntülerden otomatik olarak çıkarılan mevcut bilgisayarlı görme teknikleri, düşük seviyelidir. Bu anlamsal boşluğu daraltmak için düşük seviyeli özellikleri üst seviye kavramlara bağlamak gerekir.
Üst düzey konseptte, kullanıcının mevcut erişim sonuçlarına ilişkin değerlendirmesini bilgisayara kolayca sağlamasına izin vermelidir. Farklı kişilerin aynı ismi vermesi muhtemeldir; bu nedenle, nesneleri orijinal bir görüntüden otomatik olarak çıkararak temsili oluşturmak çok zordur.
Bu nedenle, nesneler arasındaki uzamsal ilişkiler, mevcut görüntü anlama ve tanıma teknikleri ile insan etkileşimi olmadan otomatik olarak çıkarılamaz. Daha yakın tarihli araştırmalarda “etkileşimli sistemler” ve “döngüdeki insan” vurgusu yapılmaktadır.
Görüntü içeriğinin algı öznelliği nedeniyle, görüntüler arasındaki benzerliği ölçmek için iyi bir ölçüt tanımlamak zordur. Yani görüntü algısının öznelliği, nesnel değerlendirme ölçütleri tanımlamamızı engeller. Bu nedenle, araştırma çabasını doğru yönde yönlendiren sistem performansını değerlendirmenin uygun bir yolunu bulmak acildir.
İyi dengelenmiş büyük ölçekli bir test yatağı oluşturmak da önemli bir görevdir. İyi bir test yatağı, ölçeklenebilirliği test etmek için (çok boyutlu indeksleme için) büyük ölçekte olmalı ve görüntü özelliği etkinliğini ve genel sistem performansını test etmek için görüntü içeriğinde dengeli olmalıdır.
İnsanlar, görüntü alma sisteminin nihai son kullanıcılarıdır. İnsanların görüntü içeriğini nasıl algıladıklarını ve böyle bir “insan modelinin” görüntü alma sistemlerine nasıl entegre edilebileceğini keşfetmeyi amaçlayan bu konu, son yıllarda artan bir ilgi gördü. Son zamanlarda, daha fazla insan algısı çalışması, insan algısının psikofiziksel yönlerine odaklanmaktadır.
Basit görüntü işleme projeleri benzer görüntülerin tespiti C ile nesne tanıma Gerçek zamanlı görüntü işleme Gerçek zamanlı nesne tespiti Görüntü işleme ve akıllı yöntemlerle suçlu analizinde Görüntü ve ses işleme Nesne algılama görüntü işleme OpenCV nesne tanıma Python