Bücher von Shilpa Bhojne

Gli effetti della pioggia sui video sono molto variegati. Pertanto, il recupero della pioggia è un'attività molto vitale. Il recupero della pioggia è un compito importante per la sicurezza della sorveglianza e per l'editing dei filmati. Sono disponibili diverse tecniche per il recupero della pioggia. I video colpiti dalla pioggia comportano fluttuazioni dell'intensità dei pixel. L'intensità cambia a causa delle gocce di pioggia. Recuperare i video con la pioggia significa ricalcolare l'intensità effettiva dei pixel e assegnare tale intensità ai rispettivi pixel. Nel nostro framework, inizialmente vengono identificati gli oggetti in movimento per il recupero separato. Il rumore gaussiano viene rimosso dal video utilizzando un filtro per il rumore gaussiano. Il sistema si basa sulla segmentazione del movimento. Gli oggetti statici e in movimento vengono differenziati e il recupero viene effettuato separatamente. I pixel colpiti dalla pioggia vengono identificati e recuperati. Il valore PSNR aumenta per il sistema proposto rispetto a quello esistente. La qualità è migliorata; il sistema funziona su scene altamente dinamiche.Parole chiave: Rumore gaussiano, Filtro gaussiano, Segmentazione del movimento, Rilevamento della pioggia, Rimozione della pioggia, Miglioramento della qualità.

Les effets de la pluie sur les vidéos sont très variés. C'est pourquoi la récupération de la pluie est une tâche vitale. La récupération de la pluie est une tâche importante pour la sécurité de la surveillance ainsi que pour l'édition de films. Il existe différentes techniques de récupération de la pluie. Les vidéos affectées par la pluie présentent des fluctuations d'intensité des pixels. L'intensité change à cause des gouttes de pluie. La récupération des vidéos de pluie signifie que nous devons recalculer l'intensité réelle des pixels et assigner cette intensité au pixel correspondant. Dans notre cadre, les objets en mouvement sont d'abord identifiés pour une récupération séparée. Le bruit gaussien est éliminé de la vidéo à l'aide d'un filtre de bruit gaussien. Le système est basé sur la segmentation du mouvement. Les objets statiques et mobiles sont différenciés et la récupération est effectuée séparément. Les pixels affectés par la pluie sont identifiés et récupérés. La valeur PSNR augmente pour le système proposé par rapport au système existant. La qualité est améliorée ; le système fonctionne sur des scènes hautement dynamiques.Mots-clés : Bruit gaussien, filtre gaussien, segmentation du mouvement, détection de la pluie, élimination de la pluie, amélioration de la qualité.

Die Auswirkungen von Regen auf Videos sind sehr vielschichtig. Daher ist die Regenwiederherstellung eine sehr wichtige Aufgabe. Regenwiederherstellung ist eine wichtige Aufgabe für die Überwachungssicherheit und die Filmbearbeitung. Es gibt verschiedene Techniken zur Regenrückgewinnung. Wenn ein Video durch Regen beeinträchtigt wird, kommt es zu Intensitätsschwankungen der Pixel. Die Intensität ändert sich aufgrund von Regentropfen. Die Wiederherstellung von Regenvideos bedeutet, dass wir die tatsächliche Intensität der Pixel neu berechnen und diese Intensität dem jeweiligen Pixel zuordnen müssen. In unserem System werden zunächst Bewegungsobjekte für eine separate Wiederherstellung identifiziert. Gaußsches Rauschen wird mit einem Gaußschen Rauschfilter aus dem Video entfernt. Das System basiert auf Bewegungssegmentierung. Statische und sich bewegende Objekte werden unterschieden und die Wiederherstellung erfolgt getrennt. Vom Regen betroffene Pixel werden identifiziert und wiederhergestellt. Der PSNR-Wert des vorgeschlagenen Systems erhöht sich im Vergleich zum bestehenden System. Die Qualität wird verbessert; es wird bei hochdynamischen Szenen eingesetzt.Schlüsselwörter: Gaußsches Rauschen, Gaußscher Filter, Bewegungssegmentierung, Regenerkennung, Regenentfernung, Qualitätsverbesserung.

Los efectos de la lluvia en los vídeos son muy polifacéticos. Por lo tanto, la recuperación de la lluvia es una tarea vital. La recuperación de la lluvia es una tarea importante para la seguridad de la vigilancia, así como para la edición de películas. Hay diferentes técnicas disponibles para la recuperación de la lluvia. Un vídeo afectado por la lluvia significa que hay fluctuaciones en la intensidad de los píxeles. La intensidad cambia debido a las gotas de lluvia. La recuperación de vídeos con lluvia significa que tenemos que recalcular la intensidad real de los píxeles y asignar esa intensidad al píxel respectivo. En nuestro marco, inicialmente se identifican los objetos en movimiento para recuperarlos por separado. El ruido gaussiano se elimina del vídeo mediante un filtro de ruido gaussiano. El sistema se basa en la segmentación del movimiento. Los objetos estáticos y en movimiento se diferencian y se recuperan por separado. Se identifican los píxeles afectados por la lluvia y se recuperan. El valor PSNR aumenta en el sistema propuesto en comparación con el sistema existente. Se mejora la calidad; se trabaja en escenas altamente dinámicas.Palabras clave: Ruido Gaussiano, Filtro Gaussiano, Segmentación de movimiento, Detección de lluvia, Eliminación de lluvia, Mejora de la calidad.

Os efeitos da chuva nos vídeos são muito multifacetados. Por conseguinte, a recuperação da chuva é uma tarefa muito importante. A recuperação da chuva é uma tarefa importante para a segurança da vigilância, bem como para a edição de filmes. Existem diferentes técnicas disponíveis para a recuperação da chuva. Um vídeo afetado pela chuva significa que existem flutuações de intensidade dos pixéis. A intensidade muda devido às gotas de chuva. A recuperação de vídeos com chuva significa que temos de recalcular a intensidade real dos pixéis e atribuir essa intensidade ao pixel respetivo. No nosso quadro, os objectos em movimento são inicialmente identificados para uma recuperação separada. O ruído gaussiano é removido do vídeo utilizando o filtro de ruído gaussiano. O sistema baseia-se na segmentação do movimento. Os objectos estáticos e em movimento são diferenciados e a recuperação é feita separadamente. Os pixéis afectados pela chuva são identificados e recuperados. O valor PSNR aumenta para o sistema proposto em comparação com o sistema existente. A qualidade é melhorada; o sistema funciona em cenas altamente dinâmicas.Palavras-chave: Ruído Gaussiano, Filtro Gaussiano, Segmentação de movimento, Deteção de chuva, Remoção de chuva, Melhoria da qualidade.

Para a maioria das pessoas, a interacção com a Web é uma fase muito comum para obter informações. É possível que, num ambiente combinado, mais do que uma pessoa tente obter informações semelhantes num mesmo domínio. Uma pessoa pode querer resolver um problema utilizando um Apache Tomcat que não lhe é familiar e que já foi estudado por outra pessoa. Estabelecer uma ligação e depois partilhar com essas pessoas será mais vantajoso para obter os conhecimentosadquiridos . Para este ambiente combinado, propõe-se uma partilha de conhecimentos de pormenor. O sistema é proposto para classificar os dados navegados em clusters e resumir os pormenores em detalhes finos. Para qualquer sistema, a eficiência depende da navegação. A estrutura do trabalho proposto inclui: (1) Os dados que são navegados são agrupados em tarefas. (2) Em seguida, a tarefa é extraída numa saída de granulação fina. O conceito de extracção de dados em conhecimentos de granulação fina é combinado com a recolha e classificação de informações para produzir uma técnica de pesquisa dedados eficiente no sistema agrícola.

Per la maggior parte delle persone, l'interazione con il Web è una fase molto comune per acquisire informazioni. È possibile che in un ambiente combinato, più di una persona cerchi di ottenere informazioni simili in un dominio. Una persona potrebbe voler risolvere un problema utilizzando un Apache Tomcat sconosciuto, studiato in precedenza da un'altra persona. Connettersi e poi condividere con queste persone sarà più vantaggioso per ottenere le loro conoscenzeapprese . Per questo ambiente combinato viene proposta la condivisione della conoscenza a grana fine. Il sistema è proposto per classificare i dati navigati in cluster e riassumere i dettagli in dettagli a grana fine. Per qualsiasi sistema l'efficienza dipende dalla navigazione. Il quadro del lavoro proposto comprende: (1) I dati navigati vengono raggruppati in task. (2) Poi i task vengono estratti in output a grana fine. Per ottenere un risultato adeguato, il metodo di ricerca viene applicato all'output (risultati estratti). Il concetto di Data Mining nella conoscenza a grana fine è combinato con la raccolta e la classificazione delle informazioni per produrre unatecnicaefficiente di ricerca deidati nel sistema agricolo.

Pour la plupart des gens, l'interaction avec le web est une phase très courante d'acquisition d'informations. Il est possible que , dans un environnement combiné, plusieurs personnes essaient d'obtenir des informations similaires dans un même domaine. Une personne peut vouloir résoudre un problème en utilisant un Apache Tomcat qu'elle ne connaît pas et qui a été étudié par une autre personne auparavant. Lamise en relation et le partage avec ces personnes seront plus bénéfiques pour obtenir leurs connaissances. Le partage des connaissances à grain fin est proposé pour cet environnement combiné. Le système est proposé pour classer les données surfées en grappes et résumer les détails àgrains fins. Pour tout système, l'efficacité dépend de la navigation. Le cadre du travail proposé comprend (1) Les données surfées sont regroupées en tâches. (2) Lestâches sont ensuite extraites pour obtenir un résultat détaillé. Le concept d'exploration de données (Data Mining) dans la connaissance fine est combiné avec la collecte d'informations et la classification pour produire une technique de recherche dedonnées efficace dans le système agricole.

Für die meisten Menschen ist die Interaktion mit dem Internet eine sehr häufige Phase der Informationsbeschaffung. Es ist möglich, dass in einer kombinierten Umgebung mehr als eine Person versucht, ähnliche Informationen in einem Bereich zu erhalten . Eine Person möchte vielleicht ein Problem mit einemihr unbekannten Apache Tomcat lösen , das eine andere Person bereits untersucht hat. EineVerbindung und ein Austausch mit diesen Personen ist vorteilhafter, um ihr Wissen zuerhalten . Für diese kombinierte Umgebung wird ein feinkörniger Wissensaustausch vorgeschlagen. Das System wird vorgeschlagen, um die gesurften Daten in Clustern zu klassifizieren und die Details in feinkörnigen Details zusammenzufassen . Bei jedem System hängt die Effizienz vom Surfen ab. Der Rahmen der vorgeschlagenen Arbeit umfasst: (1) Daten, die gesurft werden, werden in Aufgaben geclustert. (2) Dann wird die Aufgabe in einer feinkörnigen Ausgabe verarbeitet. Um das richtige Ergebnis zu erhalten, wird die Suchmethode auf die Ausgabe (verarbeitete Ergebnisse) angewandt . Das Konzept des Data Mining in feinkörnigem Wissen wird mit der Informationssammlung und -klassifizierung kombiniert, um eine effiziente Technik zur Datensuche im Landwirtschaftssystemzu entwickeln.

Para la mayoría de la gente, la interacción web es una fase muy común para adquirir información. Es posible que en un entorno combinado, más de una persona intente obtener información similar en un dominio. Una persona puede querer resolver un problema utilizando un Apache Tomcat desconocido que ya había estudiado antes otra persona. Conectarse y luego compartir con esas personas será más beneficioso para obtener sus conocimientosaprendidos . Para este entorno combinado se propone compartir conocimientos de forma detallada. El sistema se propone para clasificar los datos surfeados en clusters y resumir los detalles en detalles de grano fino. La eficacia de cualquier sistema depende de la navegación. El marco de trabajo propuesto incluye (1) Los datos consultados se agrupan en tareas. (2) A continuación, latarea se extrae en una salida de grano fino. El concepto de minería de datos en el conocimiento de grano finose combina con la recopilación de información y la clasificación para producir una técnicaeficiente debúsqueda dedatos en el sistema agrícola.

The effects of rain on videos are very multifaceted. Therefore to rain recovery is very vital task. Rain recovery is important task for surveillance security as well as movie editing. There were different techniques are available for rain recovery. Video affected by rain means there are intensity fluctuations of pixels. Intensity changes due to rain drops. Recovery of rainy videos means we have to recalculate actual intensity of pixels and assign that intensity to respective pixel. In our framework initially motion objects are identified for separate recovery. Gaussian Noise is remove from video using Gaussian Noise Filter. System is based on motion segmentation. Static and moving objects are differentiates and recovery is done on separately. Rain affected pixels identified and that are recovered. PSNR value is increases for proposed system as compare to existing system. Quality is improved; it is worked on highly dynamic scenes.Keywords: Gaussian Noise, Gaussian Filter, Motion segmentation, Rain Detection,Rain removal, Quality improvement.