Geri Dön

Object detection in images and video using adaptive wavelet transform

Ayarlanabilir dalgacık transformu kullanılarak görüntüde ve videoda nesne tespiti

  1. Tez No: 112549
  2. Yazar: AHMET MURAT BAĞCI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. A. ENİS ÇETİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Ayarlanabilir Süzgeç Öbeği, Ayarlanabilir Dalgacık Trans formu, Hareketli Nesne Tespiti, Mikrokalsifikasyon Tespiti, Yüksek Dereceli İstatistikler, Alçak Dereceli İstatistikler iv, Adaptive Subband Decomposition, Moving Object Detection, Micro- calcification Detection, HOS, FLOS, Object Detection Based on Local Maxima m
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

ÖZET AYARLANABİLİR DALGACIK TRANSFORMU KULLANARAK GÖRÜNTÜ VE VİDEODA NESNE TESPİTİ Ahmet Murat Bağcı Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Prof. Dr. A. Enis Çetin Temmuz 2001 Videoda hareketli nesne tespiti için yöntemler önermekteyiz. Bu yöntemlerde, kamera hareketi, hareket denkleştirme yöntemi ile elenmektedir. Hareketçe denkleştirilmiş görüntü ayarlanabilir süzgeç öbeği kullanarak analiz edilmek tedir. Yüksek bant görüntülerde hareketli nesneler aykırı değerler olarak or taya çıkar ve bu bölgeler yüksek ve alçak dereceli istatistiklere dayalı testler ile tespit edilir. Aykırı değerleri içeren bölgeleri tespit ederek nesne kenarları tah min edilmektedir. Ayrıca mammogram görüntülerinde mikrokalsifikasyonların bilgisayar destekli tanısı üzerinde çalıştık. Mikrokalsifikasyonlar mammogram görüntülerinde yalıtılmış parlak benekler olarak ayırt edilmektedir. Bu yüzden görüntüde yerel maksimumlar oluştururlar. Kullandığımız yöntemde görüntüde önce yerel maksimumlar tespit edilmektedir ve bu pikseller ayarlanabilir dalgacık transformu kullanarak elde edilmiş altbant görüntüler üzerindeki yüksek dereceli istatistik değerlerine göre sıralanmaktadır.

Özet (Çeviri)

. ABSTRACT OBJECT DETECTION IN IMAGES AND VIDEO USING ADAPTIVE WAVELET TRANSFORM Ahmet Murat Bağcı M.S. in Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. A. Enis Çetin July 2001 We propose moving object detection methods in video sequences. In these meth ods the camera motion is eliminated using motion compensation. An adaptive subband decomposition structure is then used to analyze the motion compen sated image. In the high band subimages moving objects appear as outliers and they are detected using statistical detection tests based on lower order statistics or higher order statistics. By detecting the regions containing outliers the bound aries of the moving objects are estimated. We also consider a computer-aided diagnosis of microcalcification clusters, which appear as isolated bright spots in mammogram images. They correspond to local maxima of the mammogram im age. In our method we first detect the local maxima of the image, and rank the maxima according to a higher order statistical test performed over the subband domain data obtained by the adaptive wavelet transform.

Benzer Tezler

  1. Fire detection algorithms using multimodal signal and image analysis

    Çokkipli işaret ve imge çözümleme tabanlı yangın tespit algoritmaları

    BEHÇET UĞUR TÖREYİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. A. ENİS ÇETİN

  2. Aircraft detection from large scale remote sensing images with deep learning techniques

    Büyük ölçekli uzaktan algılama görüntülerinden derin öğrenme teknikleriyle uçak tespiti

    MEHMET SOYDAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  3. Cross-domain one-shot object detection by online fine-tuning

    Çevrimiçi ince-ayar ile tek-örnekli çapraz-alan nesne tespiti

    İREM BEYZA ONUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL

  4. İç ve dış ortam çalışma sahasında gerçek zamanlı kişi tespiti ve ekipman analizi

    Real-time human detection and equipment analysis in indoor and outdoor worksite

    KADİR HIDIMOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LALE ÖZYILMAZ

  5. Dinamik algılayıcı öğrenme algoritması ile kenar saptamanın öğrenilmesi

    Learning of edge detection using recurrent perceptron learning algorithm

    FİLİZ YOSMA TAŞKIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ