|
Geometri Görüntü çerçevesi, dinamik bir mesh çerçevesinin remesh edilmiş(yeniden
örtülenmiş) formlarıdır. Geometry image yaklaşımı 3 boyutlu bir mesh yüzeyini,
kare düzlemde oluşturulmuş bir grid üzerinde tamamen regular sample etmeyi sağlar.
Görüntü yerine geometry görüntü denilmesinin sebebi, renk değerleri olan RGB color
bilgisinin rengi temsil etmemesinden, RGB bilgisinin regular meshteki konum bilgisi
olan XYZ koordinatlarına karşılık gelmesinden kaynaklanmaktadır. Geometry görüntü
bir kez oluştuktan sonra, regular connectivity bilgisi geometri görüntü çerçevesine
eklendiğinde, tamamen regular bir mesh elde edilir. Regular mesh kodlanırken,
kodlayıcının connectivity bilgisini de kodlamasına gerek kalmaz, ekstra maliyet
oluşmaz. Oluşan geometry görüntü bir imaj kodlayıcı ile kodlanabilir formattadır.
Geometri Görüntü çerçeveleri ise, dinamik mesh dizisindeki mesh çerçevelerinin
remesh edilmiş(yeniden örtülenmiş) formlarıdır. Geometry Video, geometri görüntü
çerçevelerinin ardışıl sekansıdır. Geometry video yöntemi, 3 boyutlu hareketli bir
objeyi 2 boyuta parametrize etmeyi sağlar. Böylelikle, 3 boyutlu hareketli mesh
dizisi, 2 boyutlu geometry image dizisi (geometry video) olarak gösterilebilir. Oluşan
geometri video datası standart video kodlayıcısı uygulanarak kodlanabilir formattadır.
Bu tez çalışması, Geometri Videolarını verimli bir şekilde kodlamak için, mesh
çerçeveleri arasındaki, çoklu ölçeklerde, zamansal ve uzamsal korelasyonları
kullanan, tıbbi görüntü verilerinin ve hiperspektral görüntü verilerinin kodlanmasında
başarıyla uygulanan 3D-SPECK algoritmasını önermektedir. Tez çalışmasında
ayrıca, yüksek frekanslı dalgacık katsayılarının kaybı nedeniyle dalgalanmalar
şeklinde ortaya çıkan görsel bozulmaları telafi etmek için, 3D-SPECK kodlayıcısının
oluşturduğu geriçatılmış yüzeyler üzerinde, postprocessing işlemleri uygulanmaktadır.
Yeniden örüntüleme(remesh) yönteminde, geometri görüntülerini elde etmek için,
mesh çerçevesini oluşturan üçgenlerin arasındaki düzensiz bağlantıların düzenliye
çevrilmesi işlemi ile, tekrar üçgenleme ve dörtlü bölümlemeli üçgenleme işlemlerinin
uygulanmasının sonucu olarak, nokta sayısının yoğun olduğu lokal bölgelerde
anizotropik geometrik gerginlikler ve esnemeler oluşmaktadır. Önerilen postprocessing yöntemleri, geometri görüntüsünün kenar bölgelerinde oluşan bu nicemleme
ve tırtıklanma hatalarını giderici bir rol üstlenmektedir. Dinamik mesh dizisi
üzerindeki deneysel sonuçlar, yeni önerilen yaklaşımın subjektif ve objektif kodlama
performanslarının, düşük ve orta kodlama hızlarında tanınmış ve kabul görmüş
dinamik mesh dizi kodlama yaklaşımlarına kıyasla üstünlüğünü göstermektedir.
2D SPECK, İslam ve Pearlman tarafından 1999 yılında keşfedilmiştir. Farklı alt
bantlarda gruplanan dalgacık katsayılarının kümelerine bölünmesi ve bu kümelerin
parçalanarak, ayrıştırılarak kodlanması esasına dayanır. SPECK kodlayıcı diğer
şemalardan farklıdır, çünkü farklı alt bantlar arasındaki benzerliklerin takibini sağlayan
ağaç yapılarını kullanmaz. Blok şeklindeki setlerden yararlanır. Ana fikir, dalgacık
dönüşümü yapılmış görüntülerin, farklı alt bantlarındaki frekanslarında enerjinin
kümelenmesini kullanmaktır.
SPECK kodlayıcıdaki alt bant kodlamanın hedefi, analiz ve sentez filtrelerini
doğru seçerek, mükemmel yeniden yapılanma diye adlandırılan sinyalin perfect
reconstruction dönüşümünü sağlamaktır. Bir sentez filtresi, bir analiz filtresinin
modüle edilmiş versiyonu olmalıdır. Low pass analiz filtresi, sinyalin düşük frekanslı
bileşenlerini ayrıştırır ve sinyalin kaba görüntüsünü elde eder. High pass analiz filtresi
ise, sinyalin yüksek frekanslı bileşenlerini ayrıştırır ve sinyalin detay bölgelerini, hızlı
degişim gösteren, sharp bölgelerini elde eder. Elde edilen katsayılar downsampling
/decimation yapılarak yarıya indirilir.
3D SPECK kodlayıcı, 2 boyut yerine 3 boyutlu data kodlar. 2D SPECK'teki threshold
belirleme, bit plane kodlama ve significance test gibi kurallar 3D SPECK kodlayıcıda
da vardır. 2D-SPECK, bir görüntü çerçevesi kodlarken, 3D SPECK görüntü dizisi yani
video kodlar. Hareketli bir geometry görüntü dizisindeki(geometry video) frameler eşit
sayıda gruplara ayrılır, bu gruplara, group of frame(GOF) denilir.
3D SPECK kodlayıcıda 2D DWT yerine 3D DWT kullanılır. 2D DWT spatial
domainde ve 1D DWT temporal domainde uygulanarak, dalgacık dönüşümünün
spatio-temporal domainde uygulanması sağlanır. Geometri videoda birbirini takip
eden ardışık framelerde vertexler arası inter-korelasyon olup, bu durum temporal düşük
frekanslı alt bantlarda enerji sıkıştırmasına neden olurken, diger taraftan da vertexlerin
hareket yörüngeleri güçlü bir çerçeve içi, intra-korelasyona sebep olmaktadır ve spatial
domainde enerji birikmesine sebep olur. Sonuç olarak da, spatio-temporal domainde
düşük frekans alt bantlarında enerji birikmesi olur. 3D DWT, spatial ve temporal
artıklılığı takip ederek, verileri daha düşük boyutlu alt uzaylarda sıkıştırır.
Önerilen frameworkün sağladığı katkılardan biri sıkıştırma performansıdır. Sıkıştırma
performansı açısından, mevcut geometry video kodlayıcılardan açık ara daha iyi sonuç
vermektedir. Ayrıca, mesh dizisini herhangi bir dönüşüme tabii tutmadan doğrudan
kodlayan geleneksel mesh dizisi kodlayıcılardan da düşük ve orta bitratelerde daha iyi
sonuç vermektedir.
Başka bir katkısı ise, görsel bozunumları gidermesidir. 3D-SPECK kod çözme
sonrası yüzeyler yeniden yapılandırılsa bile, reconstruct yüzeye yakından bakılırsa
görünümlerinde, geometri görüntü dönüşümü nedeniyle ve 3D dalgacık dönüşümü
uygulanması nedeniyle oluşan görsel bozunumlar görülebilir. Önerilen framework'ün
önemli katkılarından biri de, dalgalanmalar, çatlaklar, tırtıklanmalar gibi yüzeyde
oluşan görsel bozunumları gidererek postprocessing yöntemi uyguluyor olmasıdır.
3 farklı görsel bozunum vardır. İlk olarak, spatial 2D-DWT için kullanılan symmetric
boundary extension, sınırlarda yüksek frekanslı enerji olu¸sturur. DWT analizi ve
sentezi sırasında, doğal RGB görüntüleri için kullanılan mirroring boundary extension,
sınıra yakın pikseller correlated iç içe geçmiş durumda ise, smooth bir boundary
extension sınır uzantısı sağlar fakat geometri görüntü için bu durum böyle değildir.
Geometri görüntüleri için, pikseller sınıra bir satır veya bir sütunun üzerinden
yaklaştıkça, koordinat değerleri büyük atlamalarla çok hızlı değişir. Sınırda piksel
koordinat değerlerinin aynalanması, yapay olarak büyük magnitude'a sahip yüksek
frekans katsayılarını beraberinde getirir. Bu durum, orijnal meshte tamamen eşleşen
sınır segmentlerinin, ayrılmasına sebep olur, ve buna bağlı olarak yüzeyde bir takım
açıklıklar yarıklar görülür. Bu sorun «stitching» adı verilen bir yöntem uygulanarak
tüm sınırı dikmekle çözüldü.
İkinci olarak, reconstruct yüzeyde, orta ve yüksek frekans alt bant katsayılarının
kaybı nedeniyle dalgalanmalar olur. Bu sorun ise, smoothing yöntemi uygulanarak
giderilmiştir. Tezimde kullanılan Taubin smoothing yöntemi, mid-point averaging
işlemini tatbik ederken aynı zamanda shrinkingi engeller.
Son olarak, meshin geometri imaja map etmesinden kaynaklı oluşan gerilmelerin
yoğun olduğu lokal bölgelerdeki vertexlerin komşuluklarının düzenli veya dörtlü
bölme bağlantısı denilen quad splitting connectivity yöntemiyle üçgenlenmesi sonucu,
yüzeyde çentiklenme görülmüştür. Bu sorun adaptive triangulation yöntemiyle
giderilmiştir.
|
