TİPİK GÖRÜNTÜ ALMA SİSTEMLERİ – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
İçerik Tabanlı Görüntü Alma Konsepti
Görüntülerde etkin yönetim talebi nedeniyle, son birkaç yılda görüntü alımına çok dikkat edildi. Metin tabanlı görüntü alma sistemi, bir sorgunun genellikle insanlar tarafından tanımlanan ve sınıflandırılan anahtar kelimelerle temsil edildiği geleneksel arama motorlarında yaygın olarak kullanılır.
İnsanların belirli bir görüntü üzerinde farklı anlayışları olduğundan, tutarlılığı korumak zordur. Veritabanı daha büyük olduğunda, çoğu görüntü karmaşık olduğundan ve birçok farklı nesneye sahip olduğundan, görüntüleri tanımlamak ve sınıflandırmak zordur. Görüntüleri, görsel içeriklerine göre doğrudan ve otomatik olarak almaya çalışan, içerik tabanlı erişim sistemini geliştirmeye yönelik bir eğilim olmuştur.
Benzer bir görüntü alma sistemi, sorgu örneğinin q içeriğini çıkarır ve sorgulama sırasında bunu her bir veritabanı görüntüsünün içeriğiyle karşılaştırır. Bu sorgunun yanıtı, q’ya en çok benzeyen bir veya daha fazla görüntü olabilir.
Benzerlik alımı, kullanıcı sorguları kesin bir şekilde ifade edemediğinde etkili bir şekilde çalışabilir. Bu durumda, sorgu örneğine çok benzer bir görüntü almak artık gerekli değildir. Bu nedenle, benzerlik alımı, tam bir eşleşmeden daha pratik uygulamalara sahiptir.
Tipik bir içerik tabanlı görüntü alma sisteminde, sorgu deseni, örnek bir görüntünün veya çizimin sağlandığı bir örnek tarafından sorgulanır. Sistem daha sonra görüntüyü tanımlayabilen uygun görsel özellikleri çıkarır ve bu özellikleri veritabanında depolanan görüntülerin özellikleriyle eşleştirir.
Kullanıcının herhangi bir özel amaçlı görüntü sorgu dilinin sözdizimine aşina olması gerekmediğinden, bu tür sorgu kolayca ifade edilir ve formüle edilir. Ana avantajı, geri alma işleminin otomatik olarak uygulanabilmesidir. Bu makalenin kapsamı, görüntü içeriğine dayalı olarak görüntü soyutlama ve geri çağırma ile sınırlandırılmıştır.
İnsan, şekil, doku, renk ve uzamsal bilgi niteliklerini kullanarak bir görüntüdeki karmaşık özellikleri kolayca tanıyabilen eşsiz bir yeteneğe sahiptir. Birçok araştırmacı, bir nesnenin rengini, dokusunu, şeklini ve görüntülerin uzamsal özelliklerini analiz eder ve bunları görüntülerin özellikleri olarak kullanır.
Bu nedenle, bir görüntü alma sistemi oluşturmanın en önemli zorluklarından biri, görsel niteliklerin seçimi ve temsilidir. Yaygın olarak kullanılan görsel nitelikler şekil, doku, renk ve uzamsal ilişkiye kısa bir genel bakış aşağıdaki gibi gösterilecektir.
İçerik Tabanlı Görüntü Alma Sistemlerinde Yaygın Olarak Kullanılan Görüntü Özellikleri
Şekil, nesneyi anlamlı bir biçimde tanımlayan bir nesnenin dış hatlarını karakterize eder. Geleneksel olarak şekiller, alan, eksen yönü, belirli karakteristik noktalar ve benzeri gibi bir dizi özellik aracılığıyla tanımlanır. Bu sistemler, belirli şekil kısıtlamalarını karşılayan bir görüntü alt kümesini alır. Şekil almada, iki görüntü arasındaki benzerlik derecesi, karşılık gelen noktalar arasındaki mesafe olarak kabul edilir.
Renk özniteliği, görüntü almada nesnenin tanımlanmasını ve çıkarılmasını basitleştirebilir. Renk, görüntünün tek bir pikselinde birden fazla ölçüm sağlayabilir ve genellikle sınıflandırmanın karmaşık uzamsal karar verme olmaksızın yapılmasını sağlar. Renkler arasında ortaya çıkan herhangi bir fark, daha sonra karşılık gelen renk noktaları arasındaki bir mesafe olarak değerlendirilir. Renk tabanlı alma sistemi, iki görüntünün renk uzayındaki mesafeleri ile benzerliğini ölçer.
Doku özelliği, bir görüntü nesnesinin yüzeyini gösterir. Sezgisel olarak bu terim, bir görüntü nesnesinin düzgünlüğü, kabalığı ve düzenliliği gibi özelliklere atıfta bulunur. Genel olarak yapısal homojenlik, tek bir rengin veya yoğunluğun varlığından gelmez, bir bölge içinde çeşitli yoğunlukların etkileşimini gerektirir. Uzamsal kısıtlamalarla alma, bir görüntüdeki nesnelerin 2 boyutlu düzenine dayalı bir sorgu sınıfını kolaylaştırır.
Kablosuz Ses ve Görüntü Aktarıcı
Yeni Nesil Görüntü Aktarıcı
Kablosuz görüntü aktarma
Kablosuz HDMI Görüntü Aktarım Kiti
Kablosuz Görüntü Aktarıcı
Görüntü Aktarıcı Fiyatları
En iyi Kablosuz Görüntü Aktarım Cihazı
Kamera Sistemleri Fiyatları
Sorgu, bir görüntüdeki bir nesne türü için her simge veya simgenin önceden tanımlandığı bir düzleme çizimler, simgeler veya simgeler yerleştirilerek oluşturulur. Nesneler arasındaki ilişkiler genel olarak yönlü veya topolojik olarak sınıflandırılabilir.
Yönlü ilişki, göreli konuma ve iki görüntü nesnesi arasındaki metrik mesafeye dayanır. Topolojik ilişkiler, birleşim, kesişme, ayrılma vb. küme-teorik kavramlara dayanır. Uzamsal bilgi, giderek daha spesifik olan daha üst düzey bir niteliktir. Örneğin, yüz özellikleri sıklıkla uzamsal bilgi açısından sunulur.
Kısaca, renk özelliği, görüntünün parlaklık ve krominans histogramları ile karakterize edilen bir görüntünün görsel görünümünü tasvir eder. Doku özniteliği üç bileşene atıfta bulunur: iki boyutlu periyodiklik, tek boyutlu yönelim ve dünya ayrıştırması yoluyla elde edilen karmaşıklık. Shape özniteliği, görüntülerdeki nesnelerin geometrik özelliklerini çizer. Uzamsal nitelik, bir görüntünün nesneleri arasındaki göreceli konum ilişkilerini temsil eder.
TİPİK GÖRÜNTÜ ALMA SİSTEMLERİ
Bu bölüm, en sık kullanılan görüntü özelliklerine göre görüntü alma sistemlerini kısaca gözden geçirir: renk, şekil, doku ve uzamsal içerik.
Renk Tabanlı Görüntü Alma Sistemleri
Genel olarak, renk tabanlı görüntü alma sistemi, renkleri tam olarak eşleşen görüntüleri değil, benzer piksel renk bilgilerine sahip görüntüleri bulur. Bu yaklaşımın, renk tabanlı benzerlik ölçümü kavramlarının basit olması ve geleneksel algoritmaların uygulanmasının çok kolay olması nedeniyle, görüntülerin alınmasında çok başarılı olduğu kanıtlanmıştır. Ayrıca bu özellik, görüntülerdeki gürültü ve döndürme değişkenlerine karşı koyabilir.
Bununla birlikte, bu özellik, bir görüntüdeki komşu nesneler arasındaki renk farkı gibi, bir görüntüdeki yerel olandan ziyade yalnızca global özellikleri hesaba katmak için kullanılabilir.
Örneğin, sorgu örneği olarak üstte mavi gökyüzü ve altta yeşil kırsal alan olan bir manzara görüntüsü kullanılırsa, bu küresel özelliklere dayanarak benzer yapılara sahip görüntüleri alan sistem genellikle çok tatmin edici olmayan sonuçlar verir.
Ayrıca, renk tabanlı görüntü alma sistemi, sorgu örneğinin de farklı zaman veya koşullar altında alındığı aynı sahneden alınan görüntüleri, örneğin bir kırsal kesimden alınan görüntüleri genellikle geri getiremez. açık veya bulutlu bir gökyüzü altında alacakaranlık veya şafak. Başka bir senaryoda, aynı sahne farklı cihazlar tarafından görüntülenebilir. Sorgu örneği olarak bir cihaz tarafından çekilen bir görüntünün kullanılması, diğer cihazlar tarafından çekilen aynı sahneyi bulmada başarısız olabilir.
En iyi Kablosuz Görüntü Aktarım Cihazı Görüntü Aktarıcı Fiyatları Kablosuz Görüntü Aktarıcı Kablosuz görüntü aktarma Kablosuz HDMI Görüntü Aktarım Kiti Kablosuz Ses ve Görüntü Aktarıcı Kamera Sistemleri Fiyatları Yeni Nesil Görüntü Aktarıcı