Document mosaicing
دستاویز موزیسنگ ایک ایسا عمل ہے جو ایک بڑے، اعلی ریزولوشن والے مرکب کو تیار کرنے کے لیے کسی دستاویز کی متعدد، اوور لیپنگ سنیپ شاٹ تصاویر کو ایک ساتھ سلائی کرتا ہے۔ دستاویز کو ہاتھ سے ایک اسٹیشنری، اوور دی ڈیسک کیمرے کے نیچے سلائیڈ کیا جاتا ہے یہاں تک کہ دستاویز کے تمام حصوں کو کیمرے کے فیلڈ آف ویو سے سنیپ شاٹ کیا جاتا ہے۔ جیسے ہی دستاویز کیمرے کے نیچے پھسلتی ہے، دستاویز کی تمام حرکت کو بصارت کے نظام کے ذریعے موٹے طور پر ٹریک کیا جاتا ہے۔ دستاویز کو وقتا فوقتا اس طرح سنیپ شاٹ کیا جاتا ہے کہ لگاتار سنیپ شاٹس تقریبا 50 فیصد اوورلیپ ہوتے ہیں۔ اس کے بعد نظام اوور لیپڈ جوڑوں کو ڈھونڈتا ہے اور انہیں بار بار ایک ساتھ سلائی کرتا ہے جب تک کہ تمام جوڑوں کو دستاویز کے ایک ٹکڑے کے طور پر ایک ساتھ سلائی نہ کیا جائے۔ دستاویز موزیسنگ کو چار اہم عملوں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے۔ ٹریکنگ فیچر خط و کتابت کا پتہ لگانے سے امیجز موزیسنگ قائم ہوتی ہے۔ ٹریکنگ (سادہ ارتباط کا عمل) اس عمل میں، کیمرے کے نیچے سلائڈ ہونے والی دستاویز کی حرکت کو سسٹم کے ذریعے موٹے طور پر ٹریک کیا جاتا ہے۔ ٹریکنگ ایک عمل کے ذریعے انجام دی جاتی ہے جسے سادہ ارتباط عمل کہا جاتا ہے۔ سنیپ شاٹس کے پہلے فریم میں، تصویر کے مرکز سے ایک چھوٹا سا پیچ ایک ارتباط ٹیمپلیٹ کے طور پر نکالا جاتا ہے جیسا کہ شکل 1 میں دکھایا گیا ہے۔ ارتباط کا عمل اگلے فریم کے پیچ ایریا کے چار گنا سائز میں انجام دیا جاتا ہے۔ کاغذ کی حرکت کو ارتباط فنکشن میں چوٹی سے ظاہر کیا جاتا ہے۔ ارتباط فنکشن میں چوٹی کاغذ کی حرکت کی نشاندہی کرتی ہے۔ ٹیمپلیٹ کو اس فریم سے دوبارہ نمونے لیا جاتا ہے اور ٹیمپلیٹ کے دستاویز کے کنارے تک پہنچنے تک ٹریکنگ جاری رہتی ہے۔ ٹیمپلیٹ کے دستاویز کے کنارے تک پہنچنے کے بعد، ایک اور سنیپ شاٹ لیا جاتا ہے اور ٹریکنگ کا عمل بار بار انجام دیتا ہے جب تک کہ پوری دستاویز کی تصویر نہ لی جائے۔ سنیپ شاٹس کو ایک ترتیب شدہ فہرست میں محفوظ کیا جاتا ہے تاکہ بعد کے عمل میں اوورلیپ شدہ تصاویر کو جوڑنے میں آسانی ہو۔ موثر مماثلت فیچر کا پتہ لگانے کے لیے فیچر کا پتہ لگانا اس تبدیلی کو تلاش کرنے کا عمل ہے جو ایک تصویر کو دوسرے کے ساتھ صف بندی کرتا ہے۔ فیچر کا پتہ لگانے کے لیے دو اہم طریقے ہیں۔ خصوصیت پر مبنی نقطہ نظر: حرکت کے پیرامیٹرز کا تخمینہ پوائنٹ خط و کتابت سے لگایا جاتا ہے۔ یہ نقطہ نظر اس معاملے کے لیے موزوں ہے کہ مستحکم اور پتہ لگانے کے قابل خصوصیات کی کافی فراہمی ہے۔ بے خصوصیت نقطہ نظر: جب دونوں تصاویر کے درمیان حرکت چھوٹی ہوتی ہے، تو آپٹیکل فلو کا استعمال کرتے ہوئے حرکت کے پیرامیٹرز کا اندازہ لگایا جاتا ہے۔ دوسری طرف، جب دونوں تصاویر کے درمیان حرکت بڑی ہوتی ہے، تو عام کراس ارتباط کا استعمال کرتے ہوئے حرکت کے پیرامیٹرز کا تخمینہ لگایا جاتا ہے۔ تاہم، اس نقطہ نظر کے لیے کمپیوٹیشنل طور پر مہنگے وسائل کی ضرورت ہوتی ہے۔ ہر تصویر کو کالموں، لائنوں اور الفاظ کے درجہ بندی میں تقسیم کیا گیا ہے تاکہ تصاویر میں خصوصیات کے منظم سیٹوں سے میل کھایا جا سکے۔ سکیو اینگل تخمینہ اور کالم، لکیریں اور الفاظ تلاش کرنا فیچر کا پتہ لگانے کی کارروائیوں کی مثالیں ہیں۔ منحنی زاویے کا تخمینہ سب سے پہلے، اس زاویے کا تخمینہ لگایا جاتا ہے جو متن کی قطاریں امیج رسٹر لائنوں (منحنی زاویے) کے ساتھ بناتی ہیں۔ فرض کیا جاتا ہے کہ یہ ± 20° کی حد میں واقع ہے۔ تصویر میں متن کا ایک چھوٹا سا پیچ تصادفی طور پر منتخب کیا جاتا ہے اور پھر ±20° کی حد میں اس وقت تک گھمایا جاتا ہے جب تک کہ رسٹر لائنوں کے ساتھ جمع کردہ پیچ کی پکسل شدت کا تغیر زیادہ سے زیادہ نہ ہو جائے۔ شکل 2 دیکھیں۔ اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ پایا گیا ترچھا زاویہ درست ہے، دستاویز موزیک سسٹم بہت سے تصویری پیچوں پر حساب کرتا ہے اور ہر پیچ کی پکسل شدت کے تغیر سے وزن والے انفرادی زاویوں کی اوسط تلاش کرکے حتمی تخمینہ حاصل کرتا ہے۔ کالم، لکیریں اور الفاظ تلاش کرنا اس عمل میں، غیر منحنی دستاویز کو بدیہی طور پر کالموں، لائنوں اور الفاظ کے درجہ بندی میں تقسیم کیا جاتا ہے۔ ڈی سکویڈ دستاویز کی روشنی اور صفحہ کے رنگ کی حساسیت کو ڈی سکویڈ امیج پر سوبل آپریٹر لگا کر اور بائنری گریڈینٹ، ڈی سکویڈ امیج حاصل کرنے کے لیے آؤٹ پٹ کو حد بند کر کے ہٹایا جا سکتا ہے۔ شکل 3 دیکھیں۔ آپریشن کو تقریبا 3 مراحل میں تقسیم کیا جا سکتا ہے: کالم کی تقسیم، لائن کی تقسیم اور لفظ کی تقسیم۔ کالموں کو بائنری گریڈینٹ سے آسانی سے تقسیم کیا جاتا ہے، جیسا کہ شکل 4 میں دکھایا گیا ہے پکسلز کو عمودی طور پر جمع کرکے ڈی سکیوڈ امیجز۔ ہر صف کی بیس لائنز کو اسی طرح تقسیم کیا جاتا ہے جس طرح کالم کی تقسیم کے عمل کو لیکن افقی طور پر۔ آخر میں، انفرادی الفاظ کو ہر منقسم صف پر عمودی عمل کو لاگو کرکے تقسیم کیا جاتا ہے۔ یہ تقسیمیں اہم ہیں کیونکہ دستاویز موزیک الفاظ کے نچلے دائیں کونوں کو اوور لیپنگ امیجز جوڑی میں ملا کر بنایا گیا ہے۔ مزید برآں، سیگمنٹشن آپریشن تصاویر کی فہرست کو قطاروں اور کالم کے درجہ بندی کے تناظر میں قابل اعتماد طریقے سے منظم کر سکتا ہے۔ سیگمنٹشن آپریشن میں بائنری گریڈینٹ، ڈی سکویڈ امیجز میں کافی مقدار میں خلاصہ شامل ہوتا ہے، جو جزوی جملوں کے ایک میٹرکس کی تعمیر کے ذریعے کیا جاتا ہے جس کے عناصر جزوی جملوں کے میٹرکس کے ذریعے دیے جاتے ہیں۔ خط و کتابت قائم کرنا دونوں تصاویر کو اب درج ذیل ڈھانچے میں منسلک فہرستوں کے درجہ بندی میں منظم کیا گیا ہے: تصویر = کالموں کی فہرست صف = الفاظ کی فہرست کالم = صف لفظ کی فہرست = لمبائی (پکسلز میں) ڈھانچے کے نچلے حصے میں، ہر لفظ کی لمبائی دو تصاویر کے درمیان خط و کتابت قائم کرنے کے لیے ریکارڈ کی جاتی ہے تاکہ ملاپ کی لمبائی والے الفاظ کے گروپوں کے لیے صرف متعلقہ ڈھانچے کو تلاش کیا جا سکے۔ بیج کے مماثلت کی تلاش بیج کے مماثلت کی تلاش تصویر 1 میں ہر صف کا موازنہ تصویر 2 میں ہر صف سے کرکے کی جاتی ہے۔ اس کے بعد دونوں قطاروں کا موازنہ ہر لفظ سے ایک دوسرے سے کیا جاتا ہے۔ اگر دو الفاظ کی لمبائی (پکسل میں) (ایک تصویر 1 سے اور ایک تصویر 2 سے) اور ان کے قریبی پڑوسی پہلے سے طے شدہ رواداری کی حد (مثال کے طور پر 5 پکسلز) کے اندر ایک دوسرے سے متفق ہیں، تو انہیں مماثل سمجھا جاتا ہے۔ اگر دونوں قطاروں کے درمیان تین یا زیادہ الفاظ مماثل ہوں تو ہر تصویر کی قطار کو مماثل سمجھا جاتا ہے۔ سیڈ میچ فائنڈنگ آپریشن کو اس وقت ختم کر دیا جاتا ہے جب لگاتار قطار کے دو جوڑے مل جاتے ہیں۔ میچ لسٹ بلڈنگ سیڈ میچ فائنڈنگ آپریشن ختم کرنے کے بعد، اگلا عمل میچ لسٹ بنانا ہے تاکہ دونوں تصاویر کے خط و کتابت کے پوائنٹس تیار کیے جا سکیں۔ یہ عمل قطاروں کے مماثل جوڑوں کو بیج کی قطار سے دور تلاش کرکے کیا جاتا ہے۔ دونوں تصاویر کے متعلقہ نکات کی فہرست کو دیکھتے ہوئے، تصاویر کے اوور لیپنگ حصے کی تبدیلی کو تلاش کرنا اگلا عمل ہے۔ پن ہول کیمرہ ماڈل کو فرض کرتے ہوئے، تصویر 1 کے پکسلز (یو، وی) اور تصویر 2 کے پکسلز (یو 0، وی 0) کے درمیان تبدیلی کا مظاہرہ طیارہ سے طیارہ پروجیکٹوٹی کے ذریعے کیا جاتا ہے۔ پروجیکٹوٹی کے پیرامیٹرز مماثل پوائنٹس کے چار جوڑوں سے پائے جاتے ہیں۔ RANSAC ریگریشن تکنیک کا استعمال بیرونی میچوں کو مسترد کرنے اور باقی اچھے میچوں سے پروجیکٹوٹی کا اندازہ لگانے کے لیے کیا جاتا ہے۔ ذیلی پکسل کی درستگی کے لیے چار خط و کتابت حاصل کرنے کے لیے اوور لیپنگ حصے کے کونوں پر ارتباط کا استعمال کرتے ہوئے پروجیکٹوٹی کو ٹھیک کیا جاتا ہے۔ لہذا، امیج 1 کو پھر Eq. 1 کا استعمال کرتے ہوئے امیج 2 کے کوآرڈینیٹ سسٹم میں تبدیل کیا جاتا ہے۔ عمل کا عام نتیجہ شکل 5 میں دکھایا گیا ہے۔ آخر میں، پورے صفحے کی ترکیب تمام تصاویر کو "اینکر" امیج کے کوآرڈینیٹ سسٹم میں نقشہ بنا کر بنائی جاتی ہے، جو عام طور پر پیج سینٹر کے قریب ہوتی ہے۔ اینکر فریم میں تبدیلیوں کا حساب پہلے پائے جانے والے جوڑے کے لحاظ سے تبدیلیوں کو جوڑ کر کیا جاتا ہے۔ خام دستاویز موزیک شکل 6 میں دکھایا گیا ہے۔ تاہم، غیر مسلسل تصاویر کا مسئلہ ہو سکتا ہے جو اوورلیپ ہوتی ہیں۔ اس مسئلے کو درجہ بند ذیلی موزیک انجام دے کر حل کیا جا سکتا ہے۔ جیسا کہ شکل 7 میں دکھایا گیا ہے، تصویر 1 اور تصویر 2 رجسٹرڈ ہیں، جیسا کہ تصویر 3 اور تصویر 4 ہیں، جس سے دو ذیلی موزیک بنتے ہیں۔ ان دونوں ذیلی موزیک کو بعد میں ایک اور موزیکنگ کے عمل میں ایک ساتھ سلائی کیا جاتا ہے۔ اطلاقی شعبے ایسے مختلف شعبے ہیں جن پر دستاویز موزیسنگ کی تکنیک کا اطلاق کیا جا سکتا ہے جیسے: دستاویزات کی تصاویر کی متن کی تقسیم دستاویز کی شناخت ڈیجیٹل ڈیسک پر کاغذ کے ساتھ تعامل ورچوئل ماحول کے لیے ویڈیو موزیک تصویری رجسٹریشن کی تکنیک متعلقہ تحقیقی مقالے ڈی جی۔ لو۔ ادراکی تنظیم اور بصری شناخت۔ کلوور اکیڈمک پبلشرز، بوسٹن، 1985۔ کیمرے پر مبنی دستاویز کی تصویر موزیسنگ۔ (این۔ ڈی۔) تصویر (روچیسٹر، N. Y.)، 1. ساتو، ٹی۔، اکیدا، ایس۔، کنبرا، ایم۔، اکیتانی، اے۔، ناکاجیما، این۔، یوکویا، این۔، اور یامادا، کے۔ (این۔ ڈی)۔ کیمرے کی حرکت کا اندازہ لگا کر دستاویزات اور تصاویر کے لیے ہائی ریزولوشن ویڈیو موزیسنگ۔ موزیک اے جرنل فار دی انٹر ڈسپلنری اسٹڈی آف لٹریچر۔ حوالہ جات ببلیوگرافی بیرونی روابط ایڈوانسڈ ویژن ہوم پیج کمپیوٹر وژن ایپلی کیشنز آف کمپیوٹر وژن امیج پروسیسنگ