Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Euler Renk ve Hareket Büyütme Yöntemlerinin Performans Analizi

Yıl 2017, Cilt: 17 Sayı: 2, 506 - 515, 31.08.2017

Ümit Kaş Erkan Tanyıldızı

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

Hareket Büyütme Euler Görüntü Büyütme Görüntü Kalitesi PSNR SSIM

Kaynakça

  • Amirtharajan, R. and Balaguru, R.J.B., 2010. Constructive role of SFC & RGB fusion versus destructive intrusion, International Journal of Computer Applications(IJCA), 1, 30-36.
  • Bharadwaj, S., Dhamecha, T.I., Vatsa, M. and Singh R., 2013. Computationally efficient face spoofing detection with motion magnification, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops(CVPRW), 105-110.
  • Bharadwaj, S., Dhamecha, T.I., Vatsa, M. and Singh R., 2014. Face anti-spoofing via motion magnification and multifeature videolet aggregation, IIITD-TR-2014-002.
  • Brecelj, T., 2013. Eulerian video magnification, Seminar,University of Ljubljana Faculty of Mathematics and Physics, Slovenia, 15.
  • Carvalho, L. and Virani, H.G., 2014. Webcam based heart rate extraction, International Journal of Pure and Applied Research in Engineering and Technology, 2, 469-476.
  • Chambino, P.B., 2013. Android-based implementation of Eulerian video magnification for vital signs monitoring, M.Sc.Thesis, The University of Porto Informatics and Computer Engineering, Porto, Portugal, 67.
  • DaneshiKohan, M. and NasrAbadi, A., 2014. A temporal video-processing method to improve heart rate estimation, Perfusion.
  • Elgharib, M.A., Hefeeda, M., Durand, F. and Freeman, W.T., 2015. Video magnification in presence of large motions, IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR 2015), 4119-4127.
  • Gogia, S. and Liu, R., 2014. Motion magnification of facial micro-expressions, M.I.T. University Cambridge, USA.
  • He, X., Goubran, R.A. and Liu X.P., 2014. Using eulerian video magnification framework to measure pulse transit time, IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications(MeMeA 2014).
  • Javaid, H., Babar, T.K., Rasool, A. and Saghir, R.U., 2013. Video colour variation detection and motion magnification to observe subtle changes, M.Sc.Thesis, Blekinge Institute of Technology, Faisalabad, Pakistan, 57.
  • Kamble, K., Jagtap, N., Patil, R.A. and Bhurane, A., 2015. A review: eulerian video motion magnification, International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering (IJIRCCE), 3, 2384-2390.
  • Kamble, K.S. and Patil, R.A., 2015. Noise reduction in subtle video motion magnification using combined wavelet domain spatio-temporal video de-noising by block based motion detection method, International
  • Journal of Advanced Research in Electrical, Electronics and Instrumentation Engineering(IJAREEIE), 4, 5166-5173.
  • Liu, C., Torralba, A., Freeman, W.T., Durand, F. and Adelson E.H., 2005. Motion magnification, ACM Trans. Graph. Proceedings SIGGRAPH (2005),24.
  • Liu, L., Lu, L., Luo, J., Zhang, J., Chen, X., 2014. Enhanced eulerian video magnification, 7th International Congress on Image and Signal Processing(CISP 2014) , 50-54.
  • Rubinstein, M., 2014. Analysis and visualization of temporal variations in video, PhD Thesis, M.I.T. Electrical and Computer Science, Cambridge, USA, 118.
  • Ryan, D.A., 2014. Visible imaging of global MHD on MAST, IEEE Transactions on Plasma Science, 42, 2556-2557.
  • Sarode, L.C. and Mandaogade, N.N., 2014. Review on video motion magnification, International Journal of Advance Research in Computer Science and Management Studies(IJARCSMS), 2, 480-484.
  • Sarode, L.C. and Mandaogade, N.N., 2014. Video motion magnification using spatio-temporal algorithm, International Journal of Computer Applications(IJCA), 96, 9-13.
  • Shahid, M., Rossholm, A. and Lövström, B., 2011. A reduced complexity no-reference artificial neural network based video quality predictor, International Congress on Image and Signal Processing (CISP), 1, 517-521.
  • Wadhwa, N., Rubinstein, M., Durand, F. and Freeman, W.T.,2013. Phase-based video motion processing, ACM Trans. Graph. Proceedings SIGGRAPH(2013), 32(4).
  • Wadhwa, N., Rubinstein, M., Durand, F. and Freeman, W.T., 2014. Riesz pyramids for fast phase-based video magnification, IEEE International Conference on Computational Photography(ICCP 2014).
  • Wang, J., Drucker, S.M., Agrawala, M., Durand, F. and Cohen, M., 2006. The cartoon animation filter, CM Trans. Graph. Proceedings SIGGRAPH(2006), 26.
  • Wu, H.Y., Rubinstein, M., Shih, E., Guttag, J., Durand, F. and Freeman, W.T., 2012. Eulerian video magnification for revealing subtle changes in the world, ACM Trans. Graph. Proceedings SIGGRAPH (2012), 31(4).
  • 1-http://people.csail.mit.edu/mrub/evm/video/ baby.mp4, (05.01.2016)
  • 2-http://www.gettyimages.com/license/102019996., (01.07.2016)
  • 3-http://www.gettyimages.com/license/1B011476_036 (01.07.2016)
  • 4-http://people.csail.mit.edu/mrub/evm/video/ shadow.mp4 (05.01.2016)
  • 5-http://people.csail.mit.edu/mrub/evm/video/ wrist.mp4 (05.01.2016)

Yıl 2017, Cilt: 17 Sayı: 2, 506 - 515, 31.08.2017

Ümit Kaş Erkan Tanyıldızı

Öz

Kaynakça

  • Amirtharajan, R. and Balaguru, R.J.B., 2010. Constructive role of SFC & RGB fusion versus destructive intrusion, International Journal of Computer Applications(IJCA), 1, 30-36.
  • Bharadwaj, S., Dhamecha, T.I., Vatsa, M. and Singh R., 2013. Computationally efficient face spoofing detection with motion magnification, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops(CVPRW), 105-110.
  • Bharadwaj, S., Dhamecha, T.I., Vatsa, M. and Singh R., 2014. Face anti-spoofing via motion magnification and multifeature videolet aggregation, IIITD-TR-2014-002.
  • Brecelj, T., 2013. Eulerian video magnification, Seminar,University of Ljubljana Faculty of Mathematics and Physics, Slovenia, 15.
  • Carvalho, L. and Virani, H.G., 2014. Webcam based heart rate extraction, International Journal of Pure and Applied Research in Engineering and Technology, 2, 469-476.
  • Chambino, P.B., 2013. Android-based implementation of Eulerian video magnification for vital signs monitoring, M.Sc.Thesis, The University of Porto Informatics and Computer Engineering, Porto, Portugal, 67.
  • DaneshiKohan, M. and NasrAbadi, A., 2014. A temporal video-processing method to improve heart rate estimation, Perfusion.
  • Elgharib, M.A., Hefeeda, M., Durand, F. and Freeman, W.T., 2015. Video magnification in presence of large motions, IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR 2015), 4119-4127.
  • Gogia, S. and Liu, R., 2014. Motion magnification of facial micro-expressions, M.I.T. University Cambridge, USA.
  • He, X., Goubran, R.A. and Liu X.P., 2014. Using eulerian video magnification framework to measure pulse transit time, IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications(MeMeA 2014).
  • Javaid, H., Babar, T.K., Rasool, A. and Saghir, R.U., 2013. Video colour variation detection and motion magnification to observe subtle changes, M.Sc.Thesis, Blekinge Institute of Technology, Faisalabad, Pakistan, 57.
  • Kamble, K., Jagtap, N., Patil, R.A. and Bhurane, A., 2015. A review: eulerian video motion magnification, International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering (IJIRCCE), 3, 2384-2390.
  • Kamble, K.S. and Patil, R.A., 2015. Noise reduction in subtle video motion magnification using combined wavelet domain spatio-temporal video de-noising by block based motion detection method, International
  • Journal of Advanced Research in Electrical, Electronics and Instrumentation Engineering(IJAREEIE), 4, 5166-5173.
  • Liu, C., Torralba, A., Freeman, W.T., Durand, F. and Adelson E.H., 2005. Motion magnification, ACM Trans. Graph. Proceedings SIGGRAPH (2005),24.
  • Liu, L., Lu, L., Luo, J., Zhang, J., Chen, X., 2014. Enhanced eulerian video magnification, 7th International Congress on Image and Signal Processing(CISP 2014) , 50-54.
  • Rubinstein, M., 2014. Analysis and visualization of temporal variations in video, PhD Thesis, M.I.T. Electrical and Computer Science, Cambridge, USA, 118.
  • Ryan, D.A., 2014. Visible imaging of global MHD on MAST, IEEE Transactions on Plasma Science, 42, 2556-2557.
  • Sarode, L.C. and Mandaogade, N.N., 2014. Review on video motion magnification, International Journal of Advance Research in Computer Science and Management Studies(IJARCSMS), 2, 480-484.
  • Sarode, L.C. and Mandaogade, N.N., 2014. Video motion magnification using spatio-temporal algorithm, International Journal of Computer Applications(IJCA), 96, 9-13.
  • Shahid, M., Rossholm, A. and Lövström, B., 2011. A reduced complexity no-reference artificial neural network based video quality predictor, International Congress on Image and Signal Processing (CISP), 1, 517-521.
  • Wadhwa, N., Rubinstein, M., Durand, F. and Freeman, W.T.,2013. Phase-based video motion processing, ACM Trans. Graph. Proceedings SIGGRAPH(2013), 32(4).
  • Wadhwa, N., Rubinstein, M., Durand, F. and Freeman, W.T., 2014. Riesz pyramids for fast phase-based video magnification, IEEE International Conference on Computational Photography(ICCP 2014).
  • Wang, J., Drucker, S.M., Agrawala, M., Durand, F. and Cohen, M., 2006. The cartoon animation filter, CM Trans. Graph. Proceedings SIGGRAPH(2006), 26.
  • Wu, H.Y., Rubinstein, M., Shih, E., Guttag, J., Durand, F. and Freeman, W.T., 2012. Eulerian video magnification for revealing subtle changes in the world, ACM Trans. Graph. Proceedings SIGGRAPH (2012), 31(4).
  • 1-http://people.csail.mit.edu/mrub/evm/video/ baby.mp4, (05.01.2016)
  • 2-http://www.gettyimages.com/license/102019996., (01.07.2016)
  • 3-http://www.gettyimages.com/license/1B011476_036 (01.07.2016)
  • 4-http://people.csail.mit.edu/mrub/evm/video/ shadow.mp4 (05.01.2016)
  • 5-http://people.csail.mit.edu/mrub/evm/video/ wrist.mp4 (05.01.2016)
Toplam 30 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Ümit Kaş Bu kişi benim

Erkan Tanyıldızı

Yayımlanma Tarihi 31 Ağustos 2017
Gönderilme Tarihi 30 Aralık 2016
Yayımlandığı Sayı Yıl 2017 Cilt: 17 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Kaş, Ü., & Tanyıldızı, E. (2017). Euler Renk ve Hareket Büyütme Yöntemlerinin Performans Analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 17(2), 506-515.
AMA Kaş Ü, Tanyıldızı E. Euler Renk ve Hareket Büyütme Yöntemlerinin Performans Analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi. Ağustos 2017;17(2):506-515.
Chicago Kaş, Ümit, ve Erkan Tanyıldızı. “Euler Renk Ve Hareket Büyütme Yöntemlerinin Performans Analizi”. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 17, sy. 2 (Ağustos 2017): 506-15.
EndNote Kaş Ü, Tanyıldızı E (01 Ağustos 2017) Euler Renk ve Hareket Büyütme Yöntemlerinin Performans Analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 17 2 506–515.
IEEE Ü. Kaş ve E. Tanyıldızı, “Euler Renk ve Hareket Büyütme Yöntemlerinin Performans Analizi”, Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 17, sy. 2, ss. 506–515, 2017.
ISNAD Kaş, Ümit - Tanyıldızı, Erkan. “Euler Renk Ve Hareket Büyütme Yöntemlerinin Performans Analizi”. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 17/2 (Ağustos 2017), 506-515.
JAMA Kaş Ü, Tanyıldızı E. Euler Renk ve Hareket Büyütme Yöntemlerinin Performans Analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2017;17:506–515.
MLA Kaş, Ümit ve Erkan Tanyıldızı. “Euler Renk Ve Hareket Büyütme Yöntemlerinin Performans Analizi”. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 17, sy. 2, 2017, ss. 506-15.
Vancouver Kaş Ü, Tanyıldızı E. Euler Renk ve Hareket Büyütme Yöntemlerinin Performans Analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2017;17(2):506-15.


Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.