Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Modern ve gelişmiş kameraların ve dijital fotoğraf makinelerinin asıl hedefleri, gerçek dünya sahnelerinin, insan görü sistemine (İGS) etki eden psiko-fiziksel.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "Modern ve gelişmiş kameraların ve dijital fotoğraf makinelerinin asıl hedefleri, gerçek dünya sahnelerinin, insan görü sistemine (İGS) etki eden psiko-fiziksel."— Sunum transkripti:

1 Modern ve gelişmiş kameraların ve dijital fotoğraf makinelerinin asıl hedefleri, gerçek dünya sahnelerinin, insan görü sistemine (İGS) etki eden psiko-fiziksel doyumu yüksek görüntülerini üretmektir. Yapılan çalışmalar İGS nin geleneksel kameralarda yerleşik bulunan görüntü algılayıcılarına nispeten çok büyük bir aralıkta çalıştığını vurgulamaktadır [1, 2]. Literatürde bu aralığa Yüksek Dinamik Aralık (YDA) denilmektedir. Buna nispeten gerek görüntü algılayıcıları (CMOS, CCD) ve gerekse de görüntü göstericileri (monitör veya baskı makineleri) çok dar bir aralıkta görüntüyü gösterebilirler. Düşük Dinamik Aralık (DDA) olarak ta bilinen bu model ile gri seviyesi yoğunluğu gösteriminde genellikle 8 bit kodlaması kullanılmaktadır. Çekilen resimlerde, kullanılan dijital fotoğraf makinesinin kalitesine göre, üç farklı durum söz konusudur. Bunlar özetle, düşük pozlama (under-exposed), doğru pozlama (well-exposed) ve aşırı pozlama (over-exposed) durumlarıdır. Şekil-1, bu üç durumu tek bir sahnede göstermektedir. Resimde, sağ üst konumda bulunan çanta ve nispeten koltukların bir kısmı düşük, halı, çiçek ve perdeler doğru, pencere bölgesi ile zemindeki ışık yansımaları aşırı pozlamaya örnek olarak gösterilebilir. Şekil 1. Kamera otomatik değerleri ile çekilmiş bir sahne, içinde üç ayrı pozlama seviyesini barındırmaktadır. Bu tür problemleri giderebilmek adına, YDA görüntüleme alanında yapılmış birçok çalışma bulunmakla birlikte, halen tam olarak İnsan Algılama Sistemi (İGS) algılama düzeyinde çıktıları olan bir yöntem geliştirilememiştir. Farklı pozlama sürelerinde (ev=exposure value) çekilmiş DDA görüntülerinden YDA görüntüsü üretileceği zaman, iki farklı temel yöntem kullanılmaktadır. Bunlar, ton eşleştirme (tone mapping) ve pozlama füzyonu (exposure fusion) teknikleridir. Genellikle pozlama füzyonu (PF), ton eşleştirme (TE) ye göre, genel (global) hesaplama yaptığı için hem daha hızlı hem de daha foto-gerçekçi çıktılar üretebilmektedir. Buna ek olarak, TE yerel hesaplamalardan dolayı daha yavaş kalmakla birlikte, görüntüye İGS’yi rahatsız edecek seviyelerde sentetik değişimler eklemektedir. Bu çalışmada, değişik pozlama sürelerinde (ev), çekilmiş görüntülerden, PF tabanında geliştirilen bir algoritma ile üretilen çıktı, literatürdeki diğer çalışmalarla karşılaştırılmıştır. GİRİŞ Genelde, dış ortamda (özellikle de açık ve güneşli havalarda) çok yoğun ışık parlaklığı vardır. Şekil-2’de, dış ortam ve iç ortamdaki ışık parlaklık şiddetinin değişimi ve karşılık geldiği nits düzeyi görülmektedir [1]. Şekil 2. Dış ortam, iç ortam ve arada ışık geçişini sağlayan pencere. Şekilde dış ortamın iç ortama göre ne kadar yüksek ışık parlaklığı şiddetine sahip olduğu görülmektedir “Ward v.d.”[1]. YDA görüntülemenin temel felsefesi, değişik pozlama sürelerinde alınan DDA resimlerden tek YDA görüntüsü çıkarmaktır. Bununla ilgili olarak özellikle TE yaklaşımı çıktı olarak YDA türünde dosya üretmektedir. PF ise DDA formatına odaklanmıştır. Piyasada birçok YDA işleme yazılımı bulunmaktadır. Bunlar her iki tekniği de işleyebilmektedirler. Bu yazılımlar arasında en göze çarpan uygulamalar, Photoshop ile birlikte gelen HDR Pro eklentisidir. Diğerleri sırasıyla, Photomatix Pro, Luminance HDR, Easy HDR, Essential HDR, HDR Darkroom v.b. gibi uygulamalardır. YDA araçları ile ilgili yapılmış detaylı bir incelemeyi [4] te bulabilirsiniz. Çalışmamızda önerdiğimiz algoritma ile karşılaştırma yapabilmek için YDA araçları içerisinden Photoshop HDR Pro, Photomatix Pro ve Luminance HDR yazılımlarını kullandık. YDA tekniğine uyumlu olması açısından, Şekil-2 dekine benzer bir sahne ortamı yapılmaya çalışılmıştır. Resimler, Samsung smart camera st150f kullanılarak, öğlen vakti bulutsuz açık bir havada oda içerisinden dışarıyı görecek şekilde alınmıştır. Bunun için, ilk olarak kameranın auto özelliği aktif iken sahnenin görüntüsü alınmış, devamında kameranın “P” moduna geçilerek, menüden EV seçilmiş ve -2 ile +2 aralığında 13 farklı ev değeri için aynı sahnenin görüntüsü çekilmiştir. Bu çalışma Tübitak 113E620 projesi ve Siirt üniversitesi, bilimsel araştırma projesi 2013-SİÜMÜH-M6 kapsamında yürütülmüştür. YÖNTEM (Devam) BİLGİLENDİRME YÖNTEM SONUÇ VE TARTIŞMA KAYNAKÇA Çalışmada, 13 adet farklı pozlama sürelerinde çekilmiş DDA resimleri değişik YDA algoritmalarına girdi olarak verilip, ürettikleri resim dosyaları kaydedilmiştir. Algoritmanın çalışma ve işleme hızı diğer algoritmalardan yüksektir. Karşılaştırmada kullanılan algoritmaların isimleri, kodları ve kazandıkları puanlar ve standart sapmaları Tablo-1 de listelenmiştir. Resimlere A1, A2, A3... A20 kodlarını vermemizin nedeni, denekler üzerinde yaptığımız kalite değerlendirme testlerinde deneklerin değerlendikleri resim ile kullanılan algoritma arasında ilişki kurmalarını engellemektir. Bu şekilde daha tarafsız ve doğru değerlendirme yapmaları mümkün olmaktadır. 30 deneğe 20 adet işlenmiş YDA görüntüsü gösterilmiş ve kalanlar arasından en iyi görüntüyü seçip numaralandırmalarını ve bu işleme grupta en son resim kalan kadar devam etmeleri gerektiği söylenmiştir. Bu anket sonucunda geliştirdiğimiz algoritmanın en yüksek puan aldığı ve ilk sürümününse ilk beşte yer aldığı Tablo 1’den anlaşılmaktadır. Şekil-4’te ilk üç ve sonuncu gelen algoritmaların çıktıları görülmektedir. Önerilen algoritmanın çıktısı (A4) Şekil-4 c’de görüleceği gibi, kontrastı düşük çıktığından, yeni sürümünde (A5), ortalama görüntü ile averajı (A11) alınarak daha gerçekçi ve canlı görüntü elde edilmiştir. SONUÇ VE TARTIŞMA (Devam) Tablo-1: Çalışmada kullanılan algoritmalar ve aldıkları puanlar. Köşeli parantez içerisindeki rakamlar kaynak numaralarıdır. ab b) cd Şekil 4. En çok puan almış YDA görüntüleri; a) A5, b) A1, c) A4 ve en az puan alan d) A17. Uyarlanır Yüksek Dinamik Aralık Musa Ataş Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Siirt Üniversitesi Siirt, Türkiye Yahya Doğan Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Siirt Üniversitesi Siirt, Türkiye [1] Larson, Gregory Ward, Holly Rushmeier, and Christine Piatko. "A visibility matching tone reproduction operator for high dynamic range scenes." Visualization and Computer Graphics, IEEE Transactions on 3.4: , [2] Ferradans, Sira, et al. "An analysis of visual adaptation and contrast perception for tone mapping." Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on 33.10, 2011: [3] Florea, Corneliu, Constantin Vertan, and Laura Florea. "High Dynamic Range Imaging by Perceptual Logarithmic Exposure Merging." arXiv preprint arXiv: , [4] Captain Kimo, last visited, 2015.http://captainkimo.com/hdr-software-review-comparison/ [5] M. Ashikhmin. “A tone mapping algorithm for high contrast Images”. In EGRW ’02: p: 145–156, [6] F. Drago, K. Myszkowski, T. Annen, and N. Chiba. “Adaptive logarithmic mapping for displaying high contrast scenes”. Comput. Graph. Forum, 22(3):419–426, [7] Durand, F. and Dorsey, J. “Fast bilateral filtering for the display of high-dynamic-range images”, ACM Transactions on Graphics 21(3): 257 – 266, [8] Fattal, R., Lischinski, D. and Werman, M. “Gradient domain high dynamic range compression”, ACM Transactions on Graphics (TOG) 21(3): 249–256, [9] R. Mantiuk, A. Efremov, K. Myszkowski, and H.-P. Seidel. “Backward compatible high dynamic range mpeg video compression”. ACM Trans. Graph., 25(3):713–723, [10]S. N. Pattanaik, J. Tumblin, H. Yee, and D. P. Greenberg. “Time-dependent visual adaptation for fast realistic image display.” Computer graphics and interactive techniques, pages 47–54. ACM, [11]Photomatix HDRSoft, last visited, 2015.http://www.hdrsoft.com/ [12]Reinhard, E., Stark, M., Shirley, P. and Ferwerda, J. “Photographic tone reproduction for digital images”, ACM Transactions on Graphics 21: 267–276, KodYöntemin İsmiOrt.puanSt.Sapma A1Photoshop HDR Pro89,66,87 A2Luminance HDR Ashikhmin [5]7,645,12 A3Kamera otomatik mod75,713,25 A4Önerilen algoritma ceb-178,532,66 A5Önerilen algoritma ceb-21002,91 A6Luminance HDR Drago [6]77,082,98 A7Luminance HDR Durand [7]76,393,98 A8Luminance HDR Fattal [8]36,824,59 A9Luminance HDR Mantiuk-06 [9]32,74,03 A10Luminance HDR Mantiuk-08 [9]88,245,36 A11Görüntülerin ortalaması85,862,51 A12Luminance HDR Pattanaik [10]6,952,4 A13Photomatix artistic [11]03,61 A14Photomatix bw_photographic [11]21,542,91 A15Photomatix monochrome_1 [11]27,123,57 A16Photomatix monochrome_2 [11]14,593,52 A17Photomatix monochrome_3 [11]02,57 A18Photomatix natural [11]20,864,84 A19Luminance HDR Reinhard_02 [12]69,443,11 A20Luminance HDR Reinhard_05 [12]36,823,42 Siirt Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Siirt, Türkiye


"Modern ve gelişmiş kameraların ve dijital fotoğraf makinelerinin asıl hedefleri, gerçek dünya sahnelerinin, insan görü sistemine (İGS) etki eden psiko-fiziksel." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları