Poisson Denklemiyle İyileştirilmiş Fotomontaj

Ebat: px

Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Poisson Denklemiyle İyileştirilmiş Fotomontaj"

Duygu Avni
8 yıl önce
İzleme sayısı:

1 Poisson Denklemiyle İyileştirilmiş Fotomontaj Bekir DİZDAROĞLU Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

2 : R, bir imge olsun ve x, y 2 R bölgesinde tanımlı gri düzeyli p şeklinde temsil edilsin. g v * (a) (b) (a) Kaynak, hede imgeler ve kılavuz vektörü ve (b) Poisson denklemi yöntemiyle oto montajlama yapılmış sonuç imgesi.

3 Isı denklemi yumuşatma yapar, Bulanıklaşma meydana gelir (Alçak Geçiren Süzgeç) min E : R 2

4 Yapay bozulma g * Direkt Kopyalama (a) (b) Isı denklemi Fotomontaj (c) (d)

5 Isı denklemi yeniden düzenlenebilir (Poisson denklemi): min v 2 Kılavuz vektör alanı

6 Denklem çözümleme Euler Langrange denklemine bağlı olarak Gradient Descent (Bayır inişi) - iterasyonlu yöntem (Dirichlet sınır koşullarına bağlı olarak) y x initial t F dy d F dx d F t 0 t dt t t t initial t ) ( ) ( : min v R E v div g v F

7 Sorun v kılavuz vektör alanı nasıl seçilecek? Kaynak ve hede imge dikkate alınabilir. v p p * p g 1 2 * p g p eğer p, p, eğer p, eğer p.

8 Fakat iki imgenin sınırı boyunca elde edilen gradyan vektör alanı her zaman tümlevlenememektedir. Aşağıdaki denklem alınabilir (dolam terimi=0): min v curl v 2 * curl v W v g v x u y Dolam terimi 1 2 Ağırlık katsayısı 2

9 v * alınırsa curl v v x u y v x u y

10 (a) (b) (c) Foto montajlamaya dolam teriminin etkisi (Klasik yaklaşım)* : (a) Büyük değerli, (b) küçük değerli ve (c) uyarlanabilir değerli ağırlık katsayılarının seçilmesi durumlarında elde edilen sonuç imgeleri *M. W. Tao, M. K. Johnson and S. Paris, Error-tolerant image compositing, Computer Vision ECCV 2010, Lecture Notes in Computer Science, vol. 6311, 2010, pp

Ağırlık katsayısının çok büyük değerli seçilmesi halinde, sadece kaynak ve hede imgelerdeki gradyan vektör alanları en aza indirgeneceğinden, sonuç imgesinde

11 Ağırlık katsayısının çok büyük değerli seçilmesi halinde, sadece kaynak ve hede imgelerdeki gradyan vektör alanları en aza indirgeneceğinden, sonuç imgesinde renk sızıntısı ve bulanıklaşma şeklinde yapay bozulmalar ortaya çıkacaktır. Ağırlık katsayılarının hesaplanmasında imgedeki doku verisinden yararlanılabilir.

12 K = k 11 k 12 k 21 k 22 = 1 det K = i=1 3 i=1 2 i x 2 P x,y i y x P x,y 3 i=1 1 + i x y P x,y 3 i=1 2 i y 2 P x,y Yapı tensörüne benzer bir yaklaşımla imgedeki doku bilgisi elde edilebilir.

13 Homojen ve dokulu bölgelerde renk sızıntıları gibi yapay bozulmaları önlemek için uyarlanabilir Poisson denklemi aşağıda gibi bir iade edilebilir: min W P v 2 Bu katsayının, homojen bölgelerde büyük değerlikli ve doku içeren bölgelerde ise küçük değerlikli olarak ayarlanmalıdır.

14 Önerilen Fotomontaj Yöntemi Hede imge, geometrik yapıya ilaveten dokusal bilgi de içeriyorsa, üretilen sonuç imgesinde hala bulanıklık gibi yapay bozulmalar ortaya çıkabilmektedir.

15 Önerilen Fotomontaj Yöntemi v kılavuz vektör alanının oto montajlama yapılacak alandaki bir bant bölgesi içersinde yeniden ayarlanması, sonuç imgesinde oluşabilecek olası sorunları ortadan kaldıracaktır. v p * p p gp * eğer, p S, p, Önceki değerler geçerli diğer durumlarda.

16 Önerilen Fotomontaj Yöntemi * Bant bölgesi S Önerilen oto montajlama yöntemi: Kullanıcı taraından S bant bölgesinin seçilmesi

17 Sonuçlar (a) (b) (c) Foto montajlama: (a) kaynak imge, (b) maske imgesi, (c) Klasik yaklaşımla elde edilen sonuç imgesi ve (d) önerilen yöntemle elde edilen sonuç imgesi (d)

18 Sonuçlar (a) (a) Klasik yaklaşım (b) (b) Önerilen yöntem

19 Sonuçlar (a) (b) (c) (d) Arkaplanı dokulu olan imgelerde oto montajlama: (a) hede imge, (b) kaynak imgesi, (c) maske imgesi, (d) Klasik yaklaşımla elde edilen sonuç imgesi ve (e) önerilen yöntemle elde edilen sonuç imgesi. (e)

20 Sonuçlar (a) (b) (c) (d) Arkaplanı kısmen homojen olan imgelerde oto montajlama: (a) hede imge, (b) kaynak imge, (c) maske imgesi, (d) Klasik yaklaşımla elde edilen sonuç imgesi ve (e) önerilen yöntemle üretilen sonuç imgesi (e)

21 Teşekkürler Sorular?

Benzer belgeler

Hızlı Düzey Küme Yöntemine Bağlı Retinal Damar Bölütlemesi. Bekir DİZDAROĞLU. KTÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Hızlı Düzey Küme Yöntemine Bağlı Retinal Damar Bölütlemesi. Bekir DİZDAROĞLU. KTÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bekir DİZDAROĞLU KTÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü bekir@ktu.edu.tr 1/29 Tıbbi imge bölütleme klasik yaklaşımları a) Piksek tabanlı b) Kenar tabanlı c) Bölge tabanlı d) Watershed (sınır) tabanlı e) Kenar