Bilgisayarla Görü İle Deney Hayvanlarında Dönme Hareketi Takibi ...

More documents

Recommendations

Info

$Page 1 %XODQÕN 6 ]JHo LOH *|U QW 6WDELOL]DV\RQX M ...$

yükünün azaltılmasının yanında, imgedeki gürültü etkisi de yumuşatılmış olmaktadır [4]. 2.1.2. Gri-Ölçekli Morfolojik Ön-İşlemler İmge çerçevesinde deney hayvanına ait bölgenin etkin bir şekilde sınıflandırılabilmesi için, sahne içerisindeki bozucu etkilerin (aydınlatmadan yerel parlaklıklar ya da kobayın pisliği gibi nedenlerden kaynaklanan istenmeyen etkilerin) giderilmesi gerekmektedir. Bu amaçla gri-ölçekli morfolojik işlemler (aşındırma, yayma, geri çatma) kullanılmaktadır. Griölçekli morfolojik ön işlemlerin uygulama sırası Şekil 2’de gösterilmektedir. Gri tonlu imge I GRİ Gri-ölçekli aşındırma I A Geri çatma I GA Gri-ölçekli yayma Y _ GA Geri çatma Bozucu etkiler giderilmiş imge I I GY _ GA Şekil 2. Gri-ölçekli morfolojik ön işlemler. Öncelikle gri tonlu imge üzerinden gri-ölçekli aşındırma ve geri çatma yapılarak, sahne içerisindeki yerel parlaklıkların giderilmesi amaçlanmaktadır. Gri-ölçekli aşındırma işleminin hızlı olması için van Herk/Gil-Werman (vHGW) algoritması [5], [6]; geri-çatma işleminde ise yine yazılımsal anlamdaki hızdan dolayı “hızlı karma gri-ölçekli geri-çatma” yöntemi kullanılmaktadır [7]. Gri-ölçekli aşındırma işleminde kullanılan yapı elemanı ( S ), kendinden daha küçük boyutlara sahip, yüksek ışıklılık değerli bölgeleri yok etmek amacı ile kullanılmaktadır. Gri-ölçekli aşındırma işlemi aşağıdaki gibi tanımlanmaktadır. ( , ) = ( Θ )( , ) = ( ) ( ) ( ) IAs t I S s t min , ( , ) , ;( , ) { IGRİ s+ x t+ y − S x y s+ x t+ y ∈DIx y ∈D } GRİ S Gri-ölçekli aşındırma işlemi sonrasında elde edilen imge I A olmak üzere, çekim düzeneğinden alınan örnek bir imge çerçevesi için I GRİ ve I A imgeleri Şekil 3’de görülmektedir. Gri-ölçekli aşındırma işlemi sonrasında, I GRİ imgesi kullanılarak I A imgesi üzerinden gri-ölçekli geri çatma yapılarak, sahne içerisindeki yüksek ışıklılık değerine sahip yerel bölgelerin atılması sağlanmaktadır. Gri-ölçekli geri çatma işlemi (2)’de verildiği gibi ifade edilebilir [7]. ( st , ) DI, IGA( st , ) ρI ( I )( , ) GRİ A st = max{ k∈[ 0, N −1 ]( s, t) ∈ρT ( ) ( T ( ) ) } k I k IA GRİ ∀ ∈ = (a) (b) Şekil 3. a) I GRİ , b) I A imgeleri. (1) (2) burada ρ I geri çatılmış imgeyi ( GRİ GA I ), T ( I ) ve T ( I ) k A k GRİ de k değişkenine bağlı olarak eşiklenmiş imgeleri göstermektedir. Şekil 4’de, Şekil 3’de verilen I GRİ ve geri çatılmış imge ( I GA ) görülmektedir. (a) (b) Şekil 4. a) I GRİ , b) I GA imgeleri. Gri ölçekli morfolojik işlemlerin sonraki aşamasında ise, gri-ölçekli yayma ve geri çatma işlemleri ile sahne içerisinde deney hayvanı dışında kalan koyu tonlu bölgelerin (örn; kobay dışkısı ve gölge etkisi) imge çerçevesinden atılması amaçlanmaktadır. Gri-ölçekli yayma işlemi, aşındırma işlemin tersi olacak şekilde, yapı elemanından daha küçük alanlara sahip, düşük ışıklılık değerli bölgeleri yok etmek amacı ile kullanılmaktadır. Gri-ölçekli yayma işlemi aşağıdaki gibi tanımlanmaktadır. IY _ GA( s, y) = ( IGA ⊕ S)( s, t) = (3) max { IGA ( s+ x, t + y) − S( x, y) ( s+ x) , ( t + y) ∈DI;( x, y) ∈D } GA S Şekil 4’de verilen I GA ve gri-ölçekli yayma işlemi sonrasında elde edilen imge ( I Y _ GA ) Şekil 5’da verilmektedir. (a) (b) Şekil 5. a) I GA , b) I Y _ GA imgeleri. Gri-ölçekli yayma işlemi sonrasında, I GA imgesi kullanılarak I Y _ GA imgesi üzerinden gri-ölçekli geri çatma yapılarak elde edilen imgede ( I GY _ GA ), sahne içerisinde deney hayvanına ait olmayan yerel koyulukların giderildiği Şekil 6’da açıkça görülmektedir. (a) (b) I , b) I GY _ GA imgeleri. Şekil 6. a) GA 2.1.3. Deney Hayvanın Elde Edilmesi Gri-ölçekli morfolojik işlemler sonrasında elde edilen I GY _ GA imgesinde, deney hayvanın yerinin bulunabilmesi için, ilk olarak Sobel matrisi kullanılarak bu imgenin eğil (gradient) değerleri bulunmaktadır. Eğil imgesi ( I GRAD ) Şekil 7’de görülmektedir.
(a) (b) Şekil 7. a) I GY _ GA , b) I GRAD imgeleri. Elde edilen I GRAD imgesinde deney hayvanına ait bölgenin ayrıştırılabilmesi için bu aşamada da gri-ölçekli geri çatma işlemleri yapılmaktadır. Bu amaçla öncelikle I GY _ GA imgesindeki en küçük ışıklılık değerine sahip piksellere −∞ 9 anlamına gelecek küçük bir değer ( 2 ) − , diğer noktalara da 9 +∞ anlamına gelecek büyük bir ( 2 ) değerin atandığı I FM imgesi tanımlanmaktadır. Burada amaçlanan, kesin olarak arka plana ait olduğu bilinen belirli bir bölgeye çok küçük değerler atılarak geri çatma sonrasında oluşan imgede arka planın koyu tonlu kalmasının sağlanmasıdır. Şekil 8’de, I GY _ GA imgesi ile bu imgedeki en küçük ışıklılık değerine sahip (en koyu) bölge görülmektedir. (a) (b) Şekil 8. a) I GY _ GA , b) I FM imgeleri. Aynı zamanda I GRAD imgesinde de, I GY _ GA imgesindeki en küçük ışıklılık değerine sahip piksellerin olduğu konumlara 9 +∞ anlamına gelecek 2 değeri yazılmaktadır. Bu işlemlerden sonra I GRAD ve I FM imgeleri kullanılarak, I FM imgesi üzerinden gri-ölçekli geri çatma işlemi gerçekleştirilmektedir. Esasında, gri-ölçekli geri çatma sayesinde gri tonlu bölütlere ayrılmış yeni bir J imgesi oluşmaktadır. Bu işlem sonucunda örnek çerçeve için elde edilen J imgesi Şekil 9’da görülmektedir. (a) (b) Şekil 9. a) I GRAD , b) J imgeleri. İmge çerçevesindeki bozucu etkilerin gri-ölçekli morfolojik işlemler ile giderilmesinden sonra, I GY _ GA imgesinin en büyük ışıklılık değerine sahip bölgenin yalnızca deney hayvanına ait bölge olduğu görülmektedir. Bu bilgi, J imgesinden deney hayvanına ait bölgesinin ikili imge olarak elde edilmesinde kullanılmaktadır. Bu amaçla öncelikle I imgesindeki en büyük ışıklılık değerinin olduğu piksel GY _ GA konumu bulunmakta ve bu konumun J imgesindeki iz düşümündeki piksel değeri elde edilmektedir. J imgesinde bulunan piksel değerindeki bütün piksellere ‘1’, diğer piksellere de ‘0’ değeri atanarak ikili maske imgesi (a) (b) Şekil 10. a) J , b) J m imgeleri. oluşturulmaktadır ( J m ). Örnek imge için elde edilen J m ikili imgesi Şekil 10’da verilmektedir. Şekil 10’dan de görüldüğü üzere, J m imgesinde gürültü bileşenlerinin yanında, deney hayvanına ait bölgede kayıp pikseller oluşabilmektedir. Gürültü bileşenlerini bastırmak için, J m ikili imgesinde deney hayvanı bölgesine bağlı olmayan pikseller atılmaktadır. Bunun için, I GY _ GA imgesinde en büyük ışıklılık değeri tespit edilerek bulunan deney hayvanı bölgesinin J m imgesindeki izdüşüm konumlarında bulunan ve deney hayvanına ait olduğu düşünülen bölüt korunmakta, diğer aday bölütler atılmaktadır. Bir sonraki aşamada deney hayvanı üzerine düşen fakat bu aşamaya kadar algılanamamış (kayıp) pikseller doldurulmaktadır. Bu amaçla, I imgesindeki en küçük ışıklılık değeri tespit edilmekte GY _ GA ve J m imgesinin bu konuma karşılık gelen arka plan bölütleri korunurken, diğer arka plan bölütleri deney hayvanına ait olacak şekilde değiştirilmektedir. Sonuçta elde edilen gürültüsüz ikili maske imge ( J m_s ) Şekil 11’de görülmektedir. (a) (b) Şekil 11. a) J m , b) J m_s imgeleri. Deney hayvanına ait bölgeyi bulmak için yüksek sayıda yapılan morfolojik işlemlerin en önemli nedeni, gerçekleştirilen sistemin değişik şartlar altında da deney hayvanını hatasız şekilde elde etmesine olanak sağlamaktır. Şekil 12’de verilen örneklerde iki farklı ortamdan elde edilen imge çerçeveleri ve deney hayvanına ait ikili imgeler görülmektedir. Şekil 12. Farklı ortamlarda elde edilen imge çerçeveleri ve deney hayvanına ait ikili imgeler. 2.1.4. Deney Hayvanın Doğrultusunun Bulunması İlgili çerçevede deney hayvanına ait bölgenin bulunmasından sonra, deney hayvanının doğrultusunun bulunması için J m_s ikili imgesi üzerinden Öklid uzaklığı hesabı [8] yapılmaktadır.
Page 1: Bilgisayarla Görü İle Deney Hayv

Bilgisayarla Görü İle Deney Hayvanlarında Dönme Hareketi Takibi ...

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?