Geri Dön

A Content-based image retrieval system for texture and color queries

Renk ve doku aramaları için içerik-tabanlı bir görüntü erişim sistemi

  1. Tez No: 129203
  2. Yazar: EYÜP SABRİ KONAK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. UĞUR GÜDÜKBAY, DOÇ. DR. ÖZGÜR ULUSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Doku Analizi, Renk Histogramları, Doku Benzerlik Ölçümü, içerik- Tabanlı Görüntü Erişimi, Görüntü Veritabanları, Texture Analysis, Color Histograms, Texture Similarity Measurement, Content-Based Image Retrieval, Image Databases. iii C-»'" II
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 80

Özet

ÖZET RENK VE DOKU ARAMALARI İÇİN İÇERİK-TABANLI BİR GÖRÜNTÜ ERİŞİM SİSTEMİ Eyüp Sabri Konak Bilgisayar Mühendisliği, Yüksek Lisans Tez Yöneticileri: Yard. Doç. Dr. Uğur Güdükbay ve Doç. Dr. Özgür Ulusoy Ağustos, 2002 Son yıllarda, çok büyük resim ve video veritabanları oluşagelmiştir. Bu büyümeye paralel olarak, görsel bilgiye erişebilmek için içerik-tabanlı erişim ve indekslenmiş veritabanları üzerinde arama yapabilme ihtiyaçları doğmaktadır. Görsel bilginin ana bileşenlerinden ikisi renk ve dokudur. Bu tezde, resim ler arasında renk ve doku benzerliğim hesaplayan bir içerik-tabanlı erişim sis temi sunulmaktadır. Kullanılan teknik, doku analizinde istatistiksel yaklaşıma dayanmaktadır. Her resim için özellikler vektörünü, aynı anda hem mümkün olduğunca bilgilendirici kılmak, hem de düşük vektör boyutlarının sağlayacağı etkin hesaplama imkanından yararlanabilmek için, her resmin Uzaysal Gri Düzey Bağıntı Matrisinden beş adet optimal ikinci-seviyeden doku istatistiği hesaplan maktadır. Renk analizinde kullanılan yöntem renk histogramları olup bun larda bulunan bilginin elde edilmesi, renk dönüşümü, basamaklandırma ve filt- relemeyi içeren bir önişleme fazı sonucunda olmuştur. Böylelikle elde edilen ve özellik vektörlerinde saklanan özellikler daha sonra bir kesişim yöntemiyle karşılaştırılmıştır. Sistem ayrıca, görüntünün tümü üzerinde işlem yapmak yer ine resmi önce farklı doku özelliğindeki bölgelerine ayıran başka bir önişleme fazıyla genişletilmiştir. Sisteme dahil edilen bir diğer özellik de, dikdörtgensel bölgeleri nesne olarak ele almanın yol açabileceği benzerlik hatalarını azalta- bilmeye yönelik nesne-bazlı renk ve doku arama için bir yön haritası sun masıdır. Deney sonuçları ve analizler bu içerik-tabanlı erişim sisteminin erişim ve ölçeklenebilirlik bakımından etkin olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT A CONTENT-BASED IMAGE RETRIEVAL SYSTEM FOR TEXTURE AND COLOR QUERIES Eyüp Sabri Konak M.S. in Computer Engineering Supervisors: Assist. Prof. Dr. Uğur Güdükbay and Assoc. Prof. Dr. Özgür Ulusoy August, 2002 In recent years, very large collections of images and videos have grown rapidly. In parallel with this growth, content-based retrieval and querying the indexed col lections are required to access visual information. Two of the main components of the visual information are texture and color. In this thesis, a content-based image retrieval system is presented that computes texture and color similarity among images. The underlying technique is based on the adaptation of a statistical ap proach to texture analysis. An optimal set of five second-order texture statistics are extracted from the Spatial Grey Level Dependency Matrix of each image, so as to render the feature vector for each image maximally informative, and yet to obtain a low vector dimensionality for efficiency in computation. The method for color analysis is the color histograms, and the information captured within histograms is extracted after a pre-processing phase that performs color transfor mation, quantization, and filtering. The features thus extracted and stored within feature vectors are later compared with an intersection-based method. The sys tem is also extended for pre-processing images to segment regions with different textural quality, rather than operating globally over the whole image. The sys tem also includes a framework for object-based color and texture querying, which might be useful for reducing the similarity error while comparing rectangular re gions as objects. It is shown through experimental results and precision-recall analysis that the content-based retrieval system is effective in terms of retrieval and scalability.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    75158

    Türk halılarının görüntü veri tabanı kullanarak saklanması ve sorgulanması

    Başlık çevirisi yok

    BARBAROS GÜNAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  2. Tez No

    431094

    Genetik algoritma kullanılarak renk ve doku özelliklerine dayalı içerik tabanlı görüntü erişim sistemi tasarımı ve uygulaması

    The design and application of content based image retrieval system based on color and texture features by using genetic algorithm

    MEHMET AYAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN AYHAN ERDEM

  3. Tez No

    153121

    An XML based content-based image retrieval system with MPEG-7 descriptors

    MPEG-7 tanımlayıcıları ile XML tabanlı içerik-tabanlı görüntü erişim sistemi

    SERDAR ARSLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADNAN YAZICI

  4. Tez No

    170809

    Mean-shift analysis for image and video applications

    Resim ve video uygulamaları için ortalama değer kayması analizi

    HALİL İBRAHİM CÜCE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF.DR. AHMET ENİS ÇETİN

  5. Tez No

    245521

    Content based image retrieval for identification of plants using color, texture and shape features

    Bitki tanımaya yönelik renk, doku ve şekil sistemlerini kullanan içerik tabanlı görüntü bulma sistemi

    HANİFE KEBAPCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. BERRİN YANIKOĞLU

    YRD. DOÇ. DR. GÖZDE ÜNAL

Geri Dön