Geri Dön

Çok tabakalı (MLP) yapay sinir ağı ile görüntü işleme ve görüntü sıkıştırma

Image processing and image compression by multilayer perceptron (MLP) neural network

  1. Tez No: 112652
  2. Yazar: ALİ BAHADIR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BEKİR SAMİ TEZEKİCİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Neural Networks, Signal- Data Processing, image Compressing, Multi Layer Perceptron, MLP, Image Processing
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Niğde Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 135

Özet

ÖZET ÇOK TABAKALI (MLP) YAPAY SİNİR AĞI İLE GÖRÜNTÜ İŞLEME VE GÖRÜNTÜ SIKIŞTIRMA BAHADIR, Ali Niğde Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik-Elektronik Anabilim Dalı Danışman: Yrd.Doç.Dr.Bekir Sami TEZEKİCİ Şubat 2001, 122 sayfa Bilgi çağında iletişim teknolojileri hızla gelişmektedir. Bu durum birey ve toplumlar arasındaki haberleşmeyi artırmıştır. Bu da bilgi iletim kanallarının verimli kullanılmasını zorunlu hale gelmiştir. Bu zorunluluk sıkıştırma tekniklerine yönelimi artırmıştır. Bu çalışmada kayıplı ve kayıpsız bilgi sıkıştırma yöntemleri ile ilgili temel bilgiler verilmiştir. Minimum fazlalık kodlama, aritmetik kodlama ve run length kodlama yöntemleri incelenmiştir. Görüntü Sıkıştırma kodlayıcılarından vektör gruplama yöntemi üzerinde durulmuştur. Yapay sinir ağları ile görüntü sıkıştırma yöntemleri üzerinde de durulmuştur. Çok Tabakalı (Multi Layer Perceptron (MLP) Nöral Ağı ile görüntü sıkıştırma konusunda detaylı bilgiler verilmiş ve algoritması gerçekleştirilmiştir. Bu tezde insanın görme sisteminin özellikleri, fonksiyonları ile birlikte renkli resim işlemenin teorik temelleri ve farklı resim sıkıştırma teknikleri incelenmiştir. Resim sıkı ştırma çalışmasının başlangıç amacı retina resimleri işleyen, arşivleyen. print eden bir genel görüntü sistemine Çok Tabakalı (Multi Layer Perceptron (MLP) Nöral Ağını kullanarak etkili bir resim sıkıştırma modülü geliştirmekti. mÇok Tabakalı (Multi Layer Perceptron, MLP) Nöral Ağı kendi kendine organize olan denetimli öğrenme algoritmasına sahip bir yapay nöral ağ tipidir. Tezde ayrıca, geliştirilen Çok Tabakalı (Multi Layer Perceptron, MLP) Nöral Ağı temelli yeni resim sıkıştırma tekniğinin performansı matematiksel tekniklerle ölçülmüş ve değerlendirme yapılmıştır. Diğer bazı resim sıkıştırma teknikleri ile performans karşılaştırması da yapılmıştır. Hataların Karelerinin Ortalamalarının Karekökü, Tepe Sinyalin Gürültüye Oranı ve Normalize edilmiş karşılıklı benzerlik kriterleri, performans ölçme ve karşılaştırma için kullanılan kriterlerdir. Anahtar sözcükler : Yapay Sinir Ağları, Sinyal İşleme, Görüntü Sıkıştırma, Çok Tabakalı Sinir Ağları, Suni Nöral Ağlar, MLP, Görüntü işleme. iv

Özet (Çeviri)

SUMMARY IMAGE PROCESSING AND IMAGE COMPRESSION BY MULTI LAYER PERCEPTRON (MLP) NEURAL NETWORK BAHADIR, Ali. Nigde University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Electrical-Electronics Engineering Supervisor: Yrd.Doç.Dr.Bekir Sami TEZEKİCİ January 2001, 122 pages Communication technologies have been improving in information age. This enhanced the communication between human and societies. Therefore, This nessesary resulted in efficient uses of communication channells. This gave rise to new approches for the solutions of this problem, by compression techniques. In this study, basic information about lossy and lossless data compression techniques have been given. Minimum redundancy coding, arithmetic coding and run length coding techniques have been analysed. Vector quantition technique was examined. Detailed information about image compression techniques was given by Multi Layer Perceptron (MLP) neural network and an algorithm was developed. In this thesis, the features of the vision system of human, the theoritical basis of color image processing and the image compression method are researched. The initial aim of this work was to develop an efficient compression scheme using the Multi Layer Perceptron (MLP) neural netwon for a retinal image p rocessing system. The Multi Layer Perceptron (MLP) is a self-organising supervised artificial neural network. YThis thesis also presents a quantitative evaluation of the performance of the Multi Layer Perceptron (MLP) network based image compression method and a comparison with some other existing techniques. The methods used for the evaluation were RJVISE (Root Mean Square Error), PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) and NCC (Normalised Cross- Correlation).

Benzer Tezler

  1. Görüntü sınıflandırması için yapay sinir ağlarının analiz ve optimizasyonu

    Analysis and optimization of artificial neural networks for image classification

    OZAN ARSLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. OĞUZ MÜFTÜOĞLU

    PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ

  2. Makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak Erzurum ili için kirletici madde tahmini

    Pollutant prediction for Erzurum province using machine learning algorithms

    CEVAHİR DURAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN TOROS

  3. Neural network-based ultrasonic level measurement of fluids

    Sıvı seviyesinin yapay sinir ağı temelli ultrasonik mesafe ölçer ile ölçümü

    BARIŞ DÜNDAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT AKSOY

  4. Modeling and simulation of the TÜRKSAT 1B satellite using artificial neural networks

    Yapay sinir ağları kullanılarak TÜRKSAT 1B uydusunun yörüngesinin modellenmesi

    ALİ TÜRKER KUTAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Uçak MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Havacılık Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YURDANUR TULUNAY

  5. A modular approach for SMEs credit risk analysis

    KOBİ kredi risk analizinde modüler yaklaşim

    GÜLNUR DERELİOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    PROF. FİKRET GÜRGEN