Application of markov random field to textured images
Markov rasgele alanının dokusal özelliğe sahip görüntülere uygulanması
- Tez No: 10497
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MELEK YÜCEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Doku, Markov rasgele alanları, Gibbs rasgele alanları, doku modelleme, parametre kestirme, en büyük olabilirlilik metodu, en küçük kareler metodu, parçalara ayırma, dinamik programlama tekniği, tavlama işlemi benzetim tekniği, Texture, Markov Random Fields, Gibbs Random Fields, texture modeling, texture generation, parameter estimation, Maximum Pseudo Likelihood Method, Least Squares Method, segmentation, dynamic programming, simulated annealing
- Yıl: 1990
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 125
Özet
ÖZET MARKOV RASGELE ALANININ DOKUSAL ÖZELLİ?E SAHİP GÖRÜNTÜLERE UYGULANMASI Şener, Oğuz Yüksek Lisans Tezi, Elektrik ve Elektronik Müh. Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Melek Yücel Yard. Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Fatoş Vural Eylül, 1990 Bu tezde, görüntüdeki kokusal özellik iki boyutlu rasgele görüntü alam olarak düşünülmüş ve Markov rasgele alanı, doku modeli olarak seçilmiştir. İlgilenilen ana konular dokusal özelliğe sahip görüntülerin üretilmesi, Markov rasgele alan parametrelerinin bulunması ve görüntüyü dokusal özelliklere göre parçalara ayırmadır. Dokusal özelliğe sahip görüntüler Metropolis algoritması kullanılarak üretilmiştir. Algoritmanin yakınsaması ve parametrelerin doku üzerindeki etkisi incelenmiştir.“Clique”eğilimi (CE), ortalama“Clique”uzunluğu (OCU) ve“Clique ”değişimi gibi yeni tanımlar doku özelliğinin ölçümü için yapılmıştır. Model parametreleri en büyük olabilirlilik ve en küçük kareler metodlanyla kestirilmiştir. Kestirme metodlannın sonuçlan karşılaşünlmıştır. Görüntüyü dokusal özelliklere göre parçalara ayırma dinamik programlama ve tavlama işlemi benzetimiyle gerçekleştirilmiştir ve ne kadar başarılı oldukları araştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT APPLICATION OF MARKOV RANDOM FIELD TO TEXTURED IMAGES ŞENER, Oğuz M.S. in Electrical and Electronics Eng. Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Melek Yücel Co-Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Fatoş Vural September, 1990 In this thesis, texture is considered as a stochastic two-dimensional image field and Markov Random Field (MRF) is selected as a texture model. The generation of texture, estimation of MRF parameters and segmentation of textured regions are the main concerns. Textures are generated by using the Metropolis algorithm. The convergence of the algorithm and the effects of the model parameters on the appearance of the textures are studied. New concepts, Clique Tendency (CL), Mean Clique Length (MCL) and Clique Variance (CV) are introduced and defined as measures of texture. The model parameters are estimated by the Maximum Pseudo Likelihood and the Least Squares methods. The results of those methods are compared. Segmentation of the textured regions are done by the dynamic programming and the simulated annealing techniques. The performance of the segmentation techniques are discussed.
Benzer Tezler
- Rastgele markov alanları ve hücresel sinir ağları ile görüntü işleme
Image processing with markow random fields and cellular neural networks
MAHMUT ŞAMİL SAĞIROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Planar 3D scene representations for depth compression
Derinlik sıkıştırılması için düzlemsel 3B sahne gösterimleri
BURAK OĞUZ ÖZKALAYCI
Doktora
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN
- Markov ve Gibbs rastlantı alan modelleri ile doku sentezleme ve sınıflandırma
Texture synthesis and classification using Markov and Gibbs random field models
ERDOĞAN CAMCIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1990
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. ERDAL PANAYIRCI
- Dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağı kullanarak doku tanıma
Pattern recognition by using wavelet transform and artificial neural network
A.SAMET HAŞİLOĞLU
Doktora
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İHSAN GÖK
- Markov random fields and a multiscale implementation of markov random fields on Bayesian image segmentation
Başlık çevirisi yok
UĞUR SIVAKÇI
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERTUĞRUL ÇELEBİ