Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
Görüntü birleştirme, fotoğraf birleştirme ya da resim birleştirme, parçalar halinde bulunan veya bölümler halinde görüntülenmiş resimlerin, görünüm alanlarının birleştirilerek panoramik veya yüksek çözünürlükte görüntüler üretebilmeyi sağlayan, fotoğrafların çoklu şekilde birleştirilmesine verilen isimdir. Görüntü birleştirme yaygın şekilde bilgisayar yazılımlarının kullanılması ile üretilir. Birleştirme esnasında sorunsuz sonuçların elde edilebilmesi için görüntülerin yaklaşma ve kesişme (birleşme) noktalarının hemen hemen tam olarak birleştirilmesi gerekir. Bazı birleştirme algoritmaları aslında faydalı olmasına rağmen, çakışma bölgelerinde HDR (High Dynamic Range) görüntüleme yaparak daha farklı görüntüler elde edilmesine neden olurlar. Bunların yanı sıra bazı dijital kameralar ile dahili görüntü birleştirme yapılabilir. Görüntü birleştirme günümüz dünyasında yaygın şekilde şu uygulamalarda kullanılmaktadır:
- Kare hızının (frame-rate) ayarlanarak kameraların “Görüntü Sabitleme” özelliklerinde
- Dijital haritalar uydu fotoğrafları gibi yüksek çözünürlükteki görüntülerin mozaik fotoğraflar haline getirilmesinde
- Tıbbi görüntülemede
- Çoklu süper çözünürlükteki resimlerde
- Video birleştirmede
- Nesne eklemede
İşlem aşamaları
İşlem üç aşamadan oluşmaktadır. Bu aşamalar: görüntü çakıştırma, kalibrasyon ve birleştirmedir.
- Görüntü birleştirmedeki olası sorunlar
Birleştirilecek iki görüntünün bir birleştirme oluşturacak şekilde benzer olmamasının yanı sıra görüntülerin arasındaki ışık farkları da sorun oluşturabilir. Benzer ve aynı kalibrasyon gerçekleştirilerek çekilen resimler içerisindeki arka plandaki hareketler, görüntülerin birleştirilmesi esnasında en çok meydana gelen sorun oluşturan diğer bir unsurdur.
Genel olarak ise başa çıkılması gereken büyük sorunlar arasında paralaks etkisi, mercek deformasyonu, sahne hareketleri ve pozlama farklılıkları yer alır. Panoramik birleştirme için işlenecek dizi görüntülerde mercek bozulmasını aşmak için makul bir miktarda (en azından %15 ile %30) örtüşme bulunması yeterli olmakta ve resimlerdeki planların saptanabilir özelliklere sahip olması gerekmektedir. Birleştirilecek görüntülerdeki çerçeveler arası birleşim hatalarının en aza indirgenmesi için tutarlı bir pozlama yapılması gerekmektedir.
Fakat ideal olmayan gerçek hayatta yoğunluk tüm sahnelerde değişir ve bununla birlikte tüm kareler boyunca kontrast ve yoğunluk farklı düzeylerde oluşur. Sahnelerdeki tüm bu karışmalar gölge hareketlere neden olur ve objektif bozulmalar oluşturur. Ayrıca panorama resmin genişliğinin yüksekliğine oranı, görsel olarak hoş bir içerik ortaya çıkarılabilmesi için göz önüne alınması gereken nedenlerden birisidir.
- Görüntü birleştirme algoritmalarına genel bir bakış
- Öncelikle algoritmalar, görüntüdeki piksel koordinatlarının bir başka koordinat ile uygun şekilde matematiksel model belirlenmesi için gereklidirler. Bu görüntü uyumunu gerçekleştirir.
- Ardından görüntülerdeki çeşitli çiftler (veya koleksiyonlar) ile ilgili doğru hizalamaları tahmin etmesi gerekir. Algoritmalar doğrudan piksel piksel karşılaştırma yaparak, birleştirme yapabildiği gibi Gradyan inişleri de (veya diğer optimizasyon tekniklerini) bu parametrelerin doğru tahmin edilebilmesi için kullanabilir.
- Ayırt edici özellikler her görüntüde bulunabilir ve bunlar daha sonra verimli bir hızda görüntü çiftleri arasındaki benzerliklerin kurulması için eşleştirilir. Panorama için birleştirilecek birden fazla görüntünün bulunması her zaman dünya genelinde tutarlı dizilerin hesaplanması için ve bu görüntülerin hangilerinin birbiri ile kesiştiğini bulabilmek için teknik olarak geliştirilmiştir.
- Görüntü birleştirmenin yansıtmalı bir şekilde dönüştürülebilmesi ve yerleştirilecek tüm görüntülerin hizalanabilmesi için oluşturulacak kompozisyon yüzeyine karar vermelisiniz. Sorunsuz bir şekilde birbiriyle örtüşen görüntülerin karşılaştırılabilmesine olanak sağlayacak algoritmaları oluşturmanız da gerekecektir. Hatta bunları paralaks etkisi, mercek deformasyonu, sahne hareketleri ve pozlama farklıları içinde ayrı ayrı düşünmelisiniz.
- Önemli nokta (keypoint) algılama
Otomatik olarak görüntüler arasındaki benzerliklerin bulunması için keypoint önemli bir özelliktir. Güçlü benzeşmeler üzerine kompost edilmiş bir görüntünün dönüşümünün yapılabilmesi amacıyla hizalamalar hesaplanmaktadır. Sert köşeler, normal köşeler, lekeler, gauss farkları da tekrarlanan olsa bile farklı ve görüntü birleştirme için kullanılabilecek iyi özelliklerdir.
İlgili noktaların tespit edilebilmesi için ilk operatörlerden birisi, 1977 yılında kümelenmiş bir ortamda robotun otomatik dolaşımı için yaptığı araştırma esnasında Hans P. Moravec tarafından geliştirilmiştir. Moravec ayrıca bir görüntüdeki "ilgi noktalarını" tanımlamıştır ve bu ilgi alanı noktalarından görüntü üzerinde eşleşen alanların bulunabileceği sonucuna varmıştır. Moravec'in operatörü belirli noktaları tanımladığından köşe dedektörü olarak kabul edilir. Çünkü her yöne doğru büyük yoğunluktaki farklılıkları nokta olarak algılar. Bu genellikle köşelerde görülen bir durumdur. Bununla birlikte aslında ilginç bir durumdur. Moravec özellikle köşelerde yer alan bu ilgili noktaları bulmak ile ilgilenmemiş, sadece farklı bölgelerdeki birbirini takip eden resim çerçevelerini kaydedebilmek için uğraşmıştır. Harris ve Stephens, Moravec'in köşe dedektörü üzerine geliştirdiği operatörü, direkt olarak doğrultusuna göre köşelerdeki puan farkını dikkate alarak geliştirdiler. Bu görüntüler sıraya dayalı olarak robotun ortam yorumlarını oluşturma işlemi esnasında gerekli bir adımdı. Moravec gibi görüntü çerçevelerinde, birbirine geçen noktalarda karşılıklı gelen noktaları eşleştirmek için bir yönteme ihtiyaç duyuyorlardı ama hem çerçeveler arasındaki köşelerin hem de kenarların takip edilmesiyle de ilgileniyorlardı.
SIFT ve SURF, görüntülerdeki en son önemli noktaları ve ilgili noktaları tespit edebilen algoritmalardır. Fakat dikkat edilmesi gereken nokta bu dedektörlerin patentli olması ve ticari kullanım için sınırlandırılmış olmasıdır. Herhangi bir özellik tespit edildiğinde ise SIFT gibi bir tanımlayıcı yöntemi görüntü birleştirilmesinde son aşama olarak uygulanabilir.
Kaynakça
- ^ Steve Mann and R. W. Picard. "Virtual bellows: constructing high-quality images from video.", In Proceedings of the IEEE First International Conference on Image ProcessingAustin, Teksas, Kasım 13–16, 1994
- ^ Ward, Greg (2006). "Hiding seams in high dynamic range panoramas". Proceedings of the 3rd symposium on Applied perception in graphics and visualization. ACM International Conference Proceeding Series. 153. ACM. doi:10.1145/1140491.1140527. ISBN .
- ^ Steve Mann. "Compositing Multiple Pictures of the Same Scene", Proceedings of the 46th Annual Imaging Science & Technology Conference, Mayıs 9–14, Cambridge, Massachusetts, 1993
- ^ S. Mann, C. Manders, and J. Fung, "The Lightspace Change Constraint Equation (LCCE) with practical application to estimation of the projectivity+gain transformation between multiple pictures of the same subject matter" IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 6–10 Nisan 2003, s. III - 481-4 cilt.3
- ^ Breszcz, M.; Breckon, T.P. (Ağustos 2015). "Real-time Construction and Visualization of Drift-Free Video Mosaics from Unconstrained Camera Motion" (PDF). IET J. Engineering. 2015 (16). IET. ss. 1-12. doi:10.1049/joe.2015.0016. breszcz15mosaic.[]
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Goruntu birlestirme fotograf birlestirme ya da resim birlestirme parcalar halinde bulunan veya bolumler halinde goruntulenmis resimlerin gorunum alanlarinin birlestirilerek panoramik veya yuksek cozunurlukte goruntuler uretebilmeyi saglayan fotograflarin coklu sekilde birlestirilmesine verilen isimdir Goruntu birlestirme yaygin sekilde bilgisayar yazilimlarinin kullanilmasi ile uretilir Birlestirme esnasinda sorunsuz sonuclarin elde edilebilmesi icin goruntulerin yaklasma ve kesisme birlesme noktalarinin hemen hemen tam olarak birlestirilmesi gerekir Bazi birlestirme algoritmalari aslinda faydali olmasina ragmen cakisma bolgelerinde HDR High Dynamic Range goruntuleme yaparak daha farkli goruntuler elde edilmesine neden olurlar Bunlarin yani sira bazi dijital kameralar ile dahili goruntu birlestirme yapilabilir Goruntu birlestirme gunumuz dunyasinda yaygin sekilde su uygulamalarda kullanilmaktadir Kare hizinin frame rate ayarlanarak kameralarin Goruntu Sabitleme ozelliklerinde Dijital haritalar uydu fotograflari gibi yuksek cozunurlukteki goruntulerin mozaik fotograflar haline getirilmesinde Tibbi goruntulemede Coklu super cozunurlukteki resimlerde Video birlestirmede Nesne eklemedeAlcatraz Adasi goruntulerinin birlestirilerek olusturulmus panorama goruntusuIslem asamalariGoruntu cakistirma ornegi ve panorama olusturmada birlestirilen cizgiler Islem uc asamadan olusmaktadir Bu asamalar goruntu cakistirma kalibrasyon ve birlestirmedir Goruntu birlestirmedeki olasi sorunlar Birlestirilecek iki goruntunun bir birlestirme olusturacak sekilde benzer olmamasinin yani sira goruntulerin arasindaki isik farklari da sorun olusturabilir Benzer ve ayni kalibrasyon gerceklestirilerek cekilen resimler icerisindeki arka plandaki hareketler goruntulerin birlestirilmesi esnasinda en cok meydana gelen sorun olusturan diger bir unsurdur Genel olarak ise basa cikilmasi gereken buyuk sorunlar arasinda paralaks etkisi mercek deformasyonu sahne hareketleri ve pozlama farkliliklari yer alir Panoramik birlestirme icin islenecek dizi goruntulerde mercek bozulmasini asmak icin makul bir miktarda en azindan 15 ile 30 ortusme bulunmasi yeterli olmakta ve resimlerdeki planlarin saptanabilir ozelliklere sahip olmasi gerekmektedir Birlestirilecek goruntulerdeki cerceveler arasi birlesim hatalarinin en aza indirgenmesi icin tutarli bir pozlama yapilmasi gerekmektedir Fakat ideal olmayan gercek hayatta yogunluk tum sahnelerde degisir ve bununla birlikte tum kareler boyunca kontrast ve yogunluk farkli duzeylerde olusur Sahnelerdeki tum bu karismalar golge hareketlere neden olur ve objektif bozulmalar olusturur Ayrica panorama resmin genisliginin yuksekligine orani gorsel olarak hos bir icerik ortaya cikarilabilmesi icin goz onune alinmasi gereken nedenlerden birisidir Goruntu birlestirme algoritmalarina genel bir bakisOncelikle algoritmalar goruntudeki piksel koordinatlarinin bir baska koordinat ile uygun sekilde matematiksel model belirlenmesi icin gereklidirler Bu goruntu uyumunu gerceklestirir Ardindan goruntulerdeki cesitli ciftler veya koleksiyonlar ile ilgili dogru hizalamalari tahmin etmesi gerekir Algoritmalar dogrudan piksel piksel karsilastirma yaparak birlestirme yapabildigi gibi Gradyan inisleri de veya diger optimizasyon tekniklerini bu parametrelerin dogru tahmin edilebilmesi icin kullanabilir Ayirt edici ozellikler her goruntude bulunabilir ve bunlar daha sonra verimli bir hizda goruntu ciftleri arasindaki benzerliklerin kurulmasi icin eslestirilir Panorama icin birlestirilecek birden fazla goruntunun bulunmasi her zaman dunya genelinde tutarli dizilerin hesaplanmasi icin ve bu goruntulerin hangilerinin birbiri ile kesistigini bulabilmek icin teknik olarak gelistirilmistir Goruntu birlestirmenin yansitmali bir sekilde donusturulebilmesi ve yerlestirilecek tum goruntulerin hizalanabilmesi icin olusturulacak kompozisyon yuzeyine karar vermelisiniz Sorunsuz bir sekilde birbiriyle ortusen goruntulerin karsilastirilabilmesine olanak saglayacak algoritmalari olusturmaniz da gerekecektir Hatta bunlari paralaks etkisi mercek deformasyonu sahne hareketleri ve pozlama farklilari icinde ayri ayri dusunmelisiniz Onemli nokta keypoint algilama Otomatik olarak goruntuler arasindaki benzerliklerin bulunmasi icin keypoint onemli bir ozelliktir Guclu benzesmeler uzerine kompost edilmis bir goruntunun donusumunun yapilabilmesi amaciyla hizalamalar hesaplanmaktadir Sert koseler normal koseler lekeler gauss farklari da tekrarlanan olsa bile farkli ve goruntu birlestirme icin kullanilabilecek iyi ozelliklerdir Ilgili noktalarin tespit edilebilmesi icin ilk operatorlerden birisi 1977 yilinda kumelenmis bir ortamda robotun otomatik dolasimi icin yaptigi arastirma esnasinda Hans P Moravec tarafindan gelistirilmistir Moravec ayrica bir goruntudeki ilgi noktalarini tanimlamistir ve bu ilgi alani noktalarindan goruntu uzerinde eslesen alanlarin bulunabilecegi sonucuna varmistir Moravec in operatoru belirli noktalari tanimladigindan kose dedektoru olarak kabul edilir Cunku her yone dogru buyuk yogunluktaki farkliliklari nokta olarak algilar Bu genellikle koselerde gorulen bir durumdur Bununla birlikte aslinda ilginc bir durumdur Moravec ozellikle koselerde yer alan bu ilgili noktalari bulmak ile ilgilenmemis sadece farkli bolgelerdeki birbirini takip eden resim cercevelerini kaydedebilmek icin ugrasmistir Harris ve Stephens Moravec in kose dedektoru uzerine gelistirdigi operatoru direkt olarak dogrultusuna gore koselerdeki puan farkini dikkate alarak gelistirdiler Bu goruntuler siraya dayali olarak robotun ortam yorumlarini olusturma islemi esnasinda gerekli bir adimdi Moravec gibi goruntu cercevelerinde birbirine gecen noktalarda karsilikli gelen noktalari eslestirmek icin bir yonteme ihtiyac duyuyorlardi ama hem cerceveler arasindaki koselerin hem de kenarlarin takip edilmesiyle de ilgileniyorlardi SIFT ve SURF goruntulerdeki en son onemli noktalari ve ilgili noktalari tespit edebilen algoritmalardir Fakat dikkat edilmesi gereken nokta bu dedektorlerin patentli olmasi ve ticari kullanim icin sinirlandirilmis olmasidir Herhangi bir ozellik tespit edildiginde ise SIFT gibi bir tanimlayici yontemi goruntu birlestirilmesinde son asama olarak uygulanabilir Kaynakca Steve Mann and R W Picard Virtual bellows constructing high quality images from video In Proceedings of the IEEE First International Conference on Image ProcessingAustin Teksas Kasim 13 16 1994 Ward Greg 2006 Hiding seams in high dynamic range panoramas Proceedings of the 3rd symposium on Applied perception in graphics and visualization ACM International Conference Proceeding Series 153 ACM doi 10 1145 1140491 1140527 ISBN 1 59593 429 4 Steve Mann Compositing Multiple Pictures of the Same Scene Proceedings of the 46th Annual Imaging Science amp Technology Conference Mayis 9 14 Cambridge Massachusetts 1993 S Mann C Manders and J Fung The Lightspace Change Constraint Equation LCCE with practical application to estimation of the projectivity gain transformation between multiple pictures of the same subject matter IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing 6 10 Nisan 2003 s III 481 4 cilt 3 Breszcz M Breckon T P Agustos 2015 Real time Construction and Visualization of Drift Free Video Mosaics from Unconstrained Camera Motion PDF IET J Engineering 2015 16 IET ss 1 12 doi 10 1049 joe 2015 0016 breszcz15mosaic olu kirik baglanti