Geri Dön

Classification of textile images

Tekstil resimlerinin sınıflandırılması

  1. Tez No: 119589
  2. Yazar: RIFAT AŞLIYAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ADİL ALPKOÇAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Görüntü sınıflandırma, Sınıflandırma, Tekstil, Image classification, Classification, Textile
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

VI ÖZET Bu tezde, tekstil resimleri çizgili, ekoseli ve puantiyeli resim kategorilerine sınıflandırılmıştır. Çizgili resimler de yatay, dikey, 45 dereceli ve 135 dereceli çizgili resimler gruplarına sınıflandırılmıştır. Bu sınıflandırmada, doğru ve çember özellikleri kullanılmıştır. Doğru özelliklerini tespit etmek için“Line Detection”operatörü, çember özelliğini tespit etmek için“Hough Transform”metodu uygulanmıştır. Çizgi özelliğiyle çizgili ve ekoseli resimler, çember özelliğiyle puantiyeli resimler sınıflandırıldı. Resimlerin sınıflandırılmasında“Manual Thresholding”,“Nearest Neighbor”,“k-Nearest Neighbor”,“Minimum Distance”ve“Manual Thresholding”ile yukardaki diğer sınıflandırma metotlarının birleştirilmesiyle oluşturulan sınıflandırma metotları kullanıldı. Sınıflandırmayı yaptıktan sonra sistemi değerlendirdik ve oldukça iyi sonuçlar elde ettik. Çizgili resimlerin sınıflandırılmasında“Nearest Neighbor with Manual Thresholding”ve“k- Nearest Neighbor with Manual Thresholding and k=5, k=7, k=l 1”en iyi metotlardır. Ekoseli resimlerin sınıflandırılmasında“Nearest Neighbor”ve“Nearest Neighbor with Manual Thresholding”en iyi sonuç aldığımız metotlardır. Puantiyeli resimlerin sınıflandırılmasında ise“Manual Thresholding with Line and Circle Threshold > 0”metodu en başarılı olan metot oldu.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT In this study, textile images are classified into striped, plaided and speckled image classes. Striped images are also categorized into the classes of horizontal, vertical, 45 and 135 degree lines. Line and circle features are used for the classification. To detect line and circle features, it is applied to line detection operator and Hough transform method respectively. With the line feature, striped and plaided images are classified, but speckled images are classified with circle feature. For the classification of the textile images, it is used some classification methods as Manual. Thresholding, Nearest Neighbor, ^-Nearest Neighbor, Minimum Distance. After the evaluation of the system, we have found that the best methods to classify striped images are“Nearest Neighbor with Manual Thresholding”and“^-Nearest Neighbor with Manual Thresholding and £=5, k=7, kr=\ 1”. The best methods to classify plaided images are“Nearest Neighbor”and“Nearest Neighbor with Manual Thresholding”. The best method to classify speckled images is“Manual Thresholding with Line and Circle Threshold > 0”. The results of the classification are quite successful.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme kullanılarak tekstil desenlerinin sınıflandırılması

    Classification of textile patterns using deep learning

    ERHAN ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RIFAT AŞLIYAN

  2. Yüksek benzerlikli nesnelerin makine öğrenmesi tabanlı sınıflandırılması

    Classification of high-similarity objects based machine learning

    CANAN TAŞTİMUR TEMİZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERHAN AKIN

  3. Derin öğrenme yöntemi ile kumaş hatalarının otomatik tespiti ve sınıflandırılması

    Automatic detection and classification of fabric defects with deep learning method

    SAFA ZENHAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep İslam Bilim ve Teknoloji Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İPEK ATİK

  4. Derin öğrenme ve görüntü işleme kullanılarak kumaş hatalarının tespit edilmesi ve sınıflandırılması

    Detection and classification of fabric defects using deep learning and image processing

    UĞUR CAN TOPÇU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. COŞKUN DENİZ

  5. Beden imgesinin sanat nesnesi olarak tekstil malzemesiyle ifadesi

    Expression of the body as an art object throught textile material

    DEFNE BOZBIYIK

    Sanatta Yeterlik

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Güzel SanatlarHaliç Üniversitesi

    Tekstil ve Moda Tasarımı Ana Sanat Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA GÜRGÜLER