Mean Shift Filtering

Bu fonksiyon bloğu, RGB görüntülere mean shift filtresi uygulayarak renk bölgelerini kenarları koruyarak yumuşatır. Gürültü azaltma, renk segmentasyonu ve kontur/lek (blob) analizine hazırlık için uygundur.

📥 Girdiler

ImageRGB İşlenecek RGB görüntü girişi.

(bağlantı noktası burada bir input soketidir)

📤 Çıktılar

ImageRGB Filtrelenmiş RGB görüntü (girdi ile aynı tip).

(bağlantı noktası burada bir output soketidir)

🕹️ Kontroller

Spatial Radius Filtreleme için kullanılan uzamsal komşuluğu kontrol eden kaydırıcı (daha küçük = daha ince detay korunur). Aralık: 1 — 3

Color Window Radius Renk benzerliği penceresini kontrol eden kaydırıcı (daha büyük = daha güçlü renk yumuşatma). Aralık: 20 — 100

Maximum Level Radius İçeride kullanılan piramit seviyelerinin sayısını ayarlayan kaydırıcı (daha yüksek = daha agresif yumuşatma, fakat daha yavaş). Aralık: 1 — 5

⚙️ Çalışma Mekanizması

Bu blok ImageRGB girişinden bir görüntü aldığında, üç kaydırıcıda ayarlı değerleri kullanarak mean shift filtrasyonunu uygular ve işlenmiş görüntüyü ImageRGB çıkışından verir. Kaydırıcılarda yapılan değişiklikler bir sonraki değerlendirmede etkili olur; böylece sonuçları önizlerken parametreleri etkileşimli olarak ayarlayabilirsiniz.

✨ Özellikler

• Kenarları keskin tutarken renk bölgelerini yumuşatır.

• Gürültü ve küçük doku detaylarını azaltır; bu sayede segmentasyon ve şekil tespiti kolaylaşır.

• Hızlı denemeler için kaydırıcılarla gerçek zamanlı parametre ayarı yapılabilir.

📝 Kullanım Önerileri

1. Bir RGB görüntüyü ImageRGB girişine bağlayın.

2. Yerel uzamsal yumuşamanın miktarını kontrol etmek için Spatial Radius ayarını yapın.

3. Benzer renkleri daha büyük, tek tip bölgelere birleştirmek için Color Window Radius değerini artırın.

4. Maximum Level Radius değerini dikkatli kullanın — yüksek değerler işlem süresini artırır.

5. Sonucu bir önizleme bloğunda veya görüntü görüntüleyicisinde ImageRGB çıkışından kontrol edin.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

• Kaynak görüntü çok büyükse ve işlem yavaşsa, bu bloktan önce Image Resizer ekleyerek görüntü boyutunu küçültün.

• Gürültülü girişler için, önemli kenarları kaybetmeden sensör gürültüsünü azaltmak amacıyla Blur uygulamayı düşünün.

• Mean shift sonrası pürüzsüz renk bölgelerinden temiz nesne şekilleri çıkarmak için Find Contour veya Blob Detector kullanın.

• İşlemi belirli bir alana odaklamak istiyorsanız önce Image ROI Select ile kırpma yapın ve kırpılmış görüntüyü bu bloğa verin.

• Renk tabanlı segmentasyonu daha da iyileştirmek için mean shift sonrası HSV Filter veya Color Quantizer and Clustering uygulayın.

• Sonuçları Show Image ile önizleyin ve ilginizi çeken kareleri Image Logger veya Image Write ile kaydedin.

(hint: yukarıdakiler sistemde bulunan tamamlayıcı fonksiyon bloklarına referans verir)

🛠️ Sorun Giderme

• Yavaş performans: Color Window Radius veya Maximum Level Radius değerini düşürün ya da görüntü boyutunu Image Resizer ile küçültün.

• Aşırı pürüzsüzleşmiş detaylar: ince özellikleri korumak için Color Window Radius ve/veya Spatial Radius değerlerini azaltın.

• Aydınlatma değişimlerine bağlı düzensiz segmentasyon: HSV Filter ile kombinasyon deneyin veya işlemden önce aydınlatma/kayıt ayarlarını düzeltin.

• Beklenmeyen renkler veya artefaktlar: ara adımları Show Image ile görselleştirerek girdileri kontrol edin ve gerekirse yukarı akışta Blur veya başka gürültü giderme yöntemleri uygulayın.