Previous
Next

Texas Instruments’in DaVinci platformu üzerinden gerçekleştirilen video kodlama, internet tarayıcı ve ağ üzerinden çoklu ortam iletimi uygulamaları

by Cem Kefeli 20. Mart 2009 13:08

SIU'07 Bildirisi.pdf (357,59 kb)
Çalışmanın tümünü görmek için burayı (YLisansDaVinciVideokodlama.pdf - 562,16 kb) tıklayınız...
Çalışma ile ilgili sunum dosyasına erişmek için burayı (YLisansDaVinciVideokodlama.pps - 1,14 mb) tıklayınız...

1. Video Kodlama


Video kodlama işlemi sayısal video sinyalinin sıkıştırılması ve çözülmesi işlemidir. Diğer bir ifadeyle sayısal video doğal görsel sahnelerinin uzamsal ve zamansal olarak örneklenip gösterilmesi işlemidir. Örnekleme sonrasında ya bir çerçeve ya da bir alan (field) oluşturulmaktadır.

Uzamsal örnekleme sonrasında durağan tek bir çerçeve oluşmaktadır. Çerçeve ise nokta adını verdiğimiz resim bileşenlerinin/piksel (picture element–pel) bir araya gelmesiyle oluşur.

Zamansal örnekleme ise uzamsal örnekleme bileşenlerinin periyodik olarak tekrar etmesidir. Uzamsal örnekleme için t anındaki resmin örneklenmesi, zamansal örnekleme içinse farklı t anlarındaki resimlerin örneklenmesi tanımı yapılabilmektedir. Zamansal ve uzamsal örnekleme ile oluşturulan çerçeveler şekil 1’de gösterilmektedir.

Video dizisinde uzamsal ve zamansal örnekleme
Şekil 1: Video dizisinde uzamsal ve zamansal örnekleme

Fazlası...

Etiketler: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

Çok katmanlı ileri sürümlü yapay sinir ağlarında(YSA) standart geri yayıyım ve momentum geri yayılım algoritmalarının karşılaştırılması

by Cem Kefeli 19. Mart 2009 12:35
(Eğitim/Hata geri yayılım)


Çalışmanın tümünü görmek için burayı (YSAGeriYayilimAlgoritmalari.pdf - 270,39 kb) tıklayınız...

Özetçe
Bu çalışmada çok katmanlı ve ileri sürümlü bir YSA’ da geri hesaplama için iki algoritma yapısı incelenmiş ve aşama aşama bu algoritmaların özellikleri verilmiştir. Çalışma boyunca kullanımının kolaylığından dolayı MATLABTM  programı kullanılmış ve algoritmanın kodları MATLABTM  program dilinde yazılmıştır.

1. Giriş

Bu çalışmada özel-veya (EX-OR) işlevini gerçekleyen {2,1} yapısında sigmaoidal aktivasyonlu bir YSA’ nın geri yayılım ile eğitilmesi konusunda iki yöntem incelenmiştir. Yöntemler standart geri yayılım ve momentum geri yayılım algoritmalarıdır. YSA’ nın başlangıç parametreleri ağa rasgele olarak gösterilmiş ve giriş-çıkış örnekleri ağa rasgele olarak verilmiştir. Tüm çalışma boyunca maliyet fonksiyonu(Cost Function) olarak 4 iterasyon öncesine ait hataların karesel ortalaması kullanılmıştır. Maksimum iterasyon sayısı olarak 1000 değeri seçilmiştir. Şekil 1 ‘de incelenen YSA için ağ yapısı gösterilmektedir.

Şekil 1 :İncelenen YSA için ağ yapısı


YSA giriş ve çıkış katmanlarından oluşmaktadır ve YSA için gizli katman bulunmamaktadır. Giriş katmanı iki hücreden ve çıkış katmanı da bir hücreden oluşmaktadır. Tüm YSA için kullanılacak giriş parametreleri için eşitlikler denklem 1.1 - 1.5 arasında verilmiştir. Bu eşitliklerde W’lar kollardaki ağırlık parametrelerini,   lar her bir katman için sıfırıncı dereceden bağımsız değişkenin katsayısını, X ise hali hazırda ağ girişinde bulunan giriş sinyalini göstermektedir.


1.1. Çok Katmanlı YSA İçin İleri Hesaplama
Çok katmanlı YSA’ da bir hücre için çıkış değerinin bulunması temel olarak üç aşamadan oluşmaktadır. İlk aşama olarak hücrelere giriş yapan kollardaki sinyaller ile bu sinyallerin yol aldığı kollardaki ağırlık katsayıları çarpılarak bir değer elde edilmektedir. İkinci aşama olarak elde edilen bu değer bir sabit sayı ile toplanarak sıfırıncı dereceden bağımsız değişkenin katsayısı denkleme dahil edilmektedir. Bu aşamada elde edilen değer ‘V’ sembolü ile gösterilmektedir. Son aşama olarak ise elde edilen bu değerler toplamı aktivasyon fonksiyonu adı verilen belirli bir fonksiyondan geçirilerek hücre çıkışı elde edilmektedir. Son aşama ile elde edilen değer ‘Y’ sembolü ile gösterilmektedir. Genel olarak sinüs ve kosinüs fonksiyonları elde etme kolaylığından dolayı sıkça tercih edilmektedir bununla beraber bu çalışma boyunca sigmaoidal bir aktivasyon fonksiyonunun kullanılması uygun görülmüştür. Çalışma boyunca kullanılan ve ileri hesaplama için gerekli olan eşitlikler denklem 1.6 – 1.11 arasında verilmektedir. denklemlerde kullanılan  o hücre için kullanılan aktivasyon fonksiyonunu göstermektedir.
Fazlası...

Uyarlamalı eşik kullanan arkaplan kaydı ile çift aşamalı video nesne bölütlemesi

by Cem Kefeli 7. Ocak 2009 08:37

Double stage video object segmentation by means of
background registration using adaptive thresholding

SIU'2005 Bildirisi (283,98 kb)

 SONUÇLAR :

ÖZETÇE: Bu çalışmada video nesnelerinin bölütlenebilmesi için çift aşamalı (önce blok sonra piksel temelli) karşılaştırma kullanarak arkaplan kaydı yapan bir yöntem önerilmektedir. Geliştirilen yöntemde örtüşmeyen bloklara bölünen imge çerçevelerinin hareketi takip edilerek blok temelli bir arkaplan imgesi oluşturulmaktadır. Arkaplan imgesinin oluşturulmasında arka arkaya gelen çerçevelerin blok temelli ortalama toplam mutlak farkının eşiklenmesi kullanılmaktadır. Blok temelli çerçeve farkı için kullanılan eşik değeri, çerçeve farkından elde edilen kamera gürültüsüne bağlı olarak uyarlamalı şekilde elde edilmektedir. Önplan olarak elde edilen blok sayısının önceden belirlenmiş bir süre boyunca sabit kaldığı aralıkta blok temelli fark kullanılarak arkaplan imgesi güncellenmektedir. Bu aşamada blokların ve piksellerin hareket bilgisini gösteren durağanlık haritaları oluşturulmaktadır. Elde edilen blok temelli önplan imgesinden blok biçimli olmayan nesne kenarlarına yaklaşabilmek için piksel temelli durağanlık maskesi değerlendirilmiştir. Kenarlarda yumuşak geçiş için ise düşük dereceli bir kayan polinomsal filtre kullanılmıştır.

ABSTRACT: In this work, a video object segmentation technique based on background registration that uses a double stage comparison (first block and then pixel-based), is proposed. Firstly, image frames are divided into non-overlapped blocks and the block-based background image is constructed. The thresholding results of the average absolute differences of blocks in succeeding frames are used to construct the background image. The threshold value is computed adaptively according to the noise level of the frame difference. The background image is updated using block based differences making use of the interval in which the amount of foreground blocks stays constant for a predetermined time period. At this stage the stationary maps that show the motion information of pixels and blocks are constructed. The pixel based stationary map is used to refine object boundaries from the block based foreground image. A low order sliding window polynomial fitting is used to obtain smooth boundaries.

Akiyo Claire Silent Mother and Dougther

Çift aşamalı SROD ve bölütleme temelli son işlem yaklaşımı ile renkli arşiv filmlerinde kir etkisinin giderimi

by Cem Kefeli 2. Ocak 2009 08:44
Blotch removal for color archive films employing
double stage SROD and segmentation bases post processing approach


SIU'06 Bildirisi.pdf (813,86 kb)

ÖZETÇE: Bu çalışmada video arşivlerindeki kir etkisinin düzeltilebilmesi için yeni özgün bir yöntem önerilmektedir. Renkli video arşivleri için önerilen yöntemde kir etkisinin tespiti ve kir bölgelerinin onarımı için öncelikle RGB renk uzayından YCrCb renk uzayına geçilmekte ve Y (ışıklılık) bileşeni referans olarak ele alınmaktadır. Kir tespiti için iki aşamalı ve bölütleme son işlemli bir kir algılama yöntemi önerilmektedir. Yöntem temel olarak kenar bölgelerinden kaynaklanan hatalı algılamaların azaltılabilmesi için, SROD çıkışı elde edilen pikseller üzerinden piksel temelli hareket dengelemesi yapıldıktan sonra yine SROD kullanılarak ikinci bir algılama işlemi yapmakta ve böylece hızlı yerel hareketlerden kaynaklanan hatalı algılamaların üstesinden gelmeye çalışmaktadır. Sonrasında örtüşen (occluded) ve algılanamayan kir bölgelerinin algılama performansını düşürmesini engellemek için bölütleme temelli bir son işlem önerilmektedir. Tespit edilen kir bölgelerinin doldurulabilmesi için kenar bilgilerine öncelik veren çevrit temelli bir yöntem önerilmektedir.

ABSTRACT:
A novel blotch removal for color archive films is proposed in this paper. Firstly RGB  to YCrCb color space conversation is performed then the luminance component (Y) is used to as reference for blotch removal process. A double stage SROD method with segmentation based post-processing is proposed for detection of the blotches. The method employs the second SROD over pixel based motion compensated output of the first SROD in order to decrease false detections. Next, a segmentation based post-processing approach is proposed to prevent false detections caused by occluded blotches and misclassifications. A counter based edge prioritized method is proposed for removal of the detected blotches.


SONUÇLAR :

Hakkımda...

Cem KEFELİ

Electronics and
Telecommunication Eng.
devamı...


Son yapılan yorumlar...

Comment RSS

Yasal bir uyarı...

Disclaimer"Bu web sitesinde görmüş olduğunuz bilgilerin, dokümanların ve diğer materyallerin kullanılmasından doğabilecek hiç bir sorumluluktan site sahibi sorumlu tutulamaz. Web sitesi içerisinde yer alan yazılar, yorumlar, resimler ve diğer tüm içerikler yalnızca sahibinin görüşünü yansıtmakta olup içeriğin sahibi kişilerin çalıştığı kurumları bağlayıcı hiç bir nitelik taşımamaktadır. Yapılan tüm alıntılar mutlaka kaynak gösterilerek verilmeye çalışılmaktadır. Web sitesi içerisinde bulunan ilgili materyaller, ilgili yasal kurumlar tarafından uygun görülmemesi durumda kaldırılacaktır."
General