Euler Renk ve Hareket Büyütme Yöntemlerinin Performans Analizi
Özet
Bu çalışmasında, insan gözü tarafından algılanması zor olan bir görüntüdeki, gizli renk ve hareket
değişimlerini açığa çıkarmada kullanılan görüntü büyütme yöntemlerinin performans analizi yapılmıştır.
Bu analiz işleminde, görüntü büyütme yöntemi olarak Euler renk büyütme ve Euler hareket büyütme
yöntemleri kullanılmıştır. Her iki görüntü büyütme yönteminde, görüntü ayrıştırma yöntemi olarak hem
Laplace piramidi hem de Gauss piramidi kullanılmış ve bu piramitlerin performansları karşılaştırılmıştır.
Tüm piramit ayrıştırmalarından elde edilen çıkış görüntüleri hesapsal olarak analiz edilir ve PSNR (En
Büyük İşaret-Gürültü Oranı) ve SSIM (Yapısal Benzerlik İndeksi Ölçümü) değerleri üzerinden birbirleriyle
karşılaştırılır. Görüntü işleme zamanı, görüntü ayrıştırma yöntemlerini karşılaştırmada kullanılan bir
parametredir. Görüntü ayrıştırma yöntemleriyle yapılan deneylerin sonuçları görüntü işleme zamanı
açısından incelendiğinde, Gauss piramit ayrıştırmasıyla görüntü büyütmenin daha iyi bir performansa
sahip olduğu görülmüştür. Bu yöntemler görüntü kalitesi olarak PSNR değerleri açısından
incelendiğinde, Gauss piramidinin renk büyütme işleminde daha iyi sonuçlar verdiği Laplace piramidinin
ise hareket büyütme işleminde daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. In this study, performance analysis of the video magnification techniques which are used to reveal
subtle variations of colour and motions in a video that are difficult to perceive with the human eye was
achieved. In the analysis process, Eulerian colour magnification and Eulerian motion magnification
techniques have been used as video magnification technique. In both video magnification techniques,
both Laplacian pyramid and Gaussian pyramid have been used as video decomposition technique and
the performances of these pyramids have been compared. The output videos that were obtained from
all pyramid decompositions are computationally analyzed and compared with each other through PSNR
(Peak Signal-to-Noise Ratio) and SSIM (Structural Similarity Index Measurement) values. The video
processing time is a parameter which is used to compare with video decomposition techniques. When
the results of the experiments that are done with video decomposition tecniques investigated in terms
of video processing time, it was seen that video magnification with Gauss pyramid decomposition has a
better performance. When these techniques investigated in terms of PSNR values as video quality, it
was seen that while Gauss pyramid gives a better result in colour magnification process, Laplace
pyramid gives a better result in motion magnification process.
Kaynak
Afyon Kocatepe Üniversitesi, Fen ve Mühendislik Bilimleri DergisiCilt
17Sayı
2Bağlantı
http://fenbildergi.aku.edu.tr/wp-content/uploads/2017/10/025101-506-515.pdfhttp://hdl.handle.net/11630/4641
Koleksiyonlar
- Cilt 17 : Sayı 2 [53]