Geri Dön

Texture discrimination and segmentation of remotely sensed imagery by using adaptive subband decomposition

Uzaktan algılanmış görüntülerde uyarlamalı altband ayrıştırma kullanarak doku ayrımsama ve bölütleme

  1. Tez No: 143393
  2. Yazar: MUSTAFA YAMAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. VOLKAN ATALAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Doku Çözümlemesi, Doku Bölütlemesi, Altbant Ayrıştırma, Süzgeç Yığınları, Uyarlamalı Süzgeçleme, Uzaktan Algılama, Benzerlik ölçümü, Texture Analysis, Textural Segmentation, Subband Decomposition, Filter Banks, Adaptive Filtering, Remote Sensing, Similarity Measurement
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 125

Özet

Doku, bilgisayar görüntüsü ve görüntü işleme uygulamalarında kullanılan en önemli karakteristiklerden biridir. Bu çalışmada, doku çözümlemesi uygulamaları için yeni bir doku bölütleme yöntemi ileri sürülmektedir. Bu yöntem, doku bloklarım çözümleyebilmek için uyarlamalı altbant ayrıştırma tekniğini kullanıp bu altbantlardan doku bloklarım belirleyici istatistiksel nitelikler çıkarmaktadır. Bu nitelikler görüntülerin bölütlemesinde kullanmaktadır. Altbant ayrıştırma, doku bloklarım iki boyutlu ve spektral korelasyona sahip sinyaller olarak varsayıp süzgeç yığınları kullanarak bir sinyali farklı ve bağımsız frekans bölgelerine ayırmaktadır. Bu sinyali uyarlamalı olarak aynştırabilmek için süzgeç katsayıları sabit tutulmayıp işlem esnasında sinyale göre değiştirilmektedir. Yüksek frekans bölgelerindeki hata altbantlan ve uyarlanan katsayılar kullanılarak elde edilen istatistiksel bilgiler kümelendirme işlemine tabi tutularak bölütleme yapılmaktadır. Ayrıştırma işlemi gelen sinyale en uygun şeklide uyarlandığından dolayı belirleyici niteliklerin çıkarılması işlemi de en verimli şekilde yapılabilmektedir. Bu yöntem Brodatz albümü, MİT Vision doku veritabam ve MeasTex doku veritabam kullamlarak üretilen yapay doku görüntülerinde ve uzaktan algılama görüntülerinde denenmiştir.

Özet (Çeviri)

Texture is one of the most important characteristics used in computer vision and image processing applications. In this thesis, a new texture segmentation method is proposed for texture analysis applications. The technique makes use of an adaptive polyphase subband decomposition to analyze textural blocks and extract the discriminating feature sets for segmentation of the images. The subband decomposition treats the texture blocks as 2-d signals having correlated spectral properties and the filter banks used split this signal into several frequency regions which are decorrelated by the decomposition. The filter coefficients are not static but modified through the process for adaptively analyzing the signal. The feature sets constructed according to the filter coefficients and the error image are fed to the classifier functions. Since the method decomposes the signal optimally, the feature extraction capability is boosted. The method is tested on artificial images produced by using Brodatz album, MIT Vision and MeasTex texture databases and texture blocks cut from remotely sensed imagery.

Benzer Tezler

  1. Çok ölçekli raslantı alan modeli için görüntü bölütleme

    Multiscale random field model for image segmentation

    FEZA ÇAKIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDAL PANAYIRCI

  2. Ortofoto haritalardan ağaç türlerinin otomatik olarak bölütlenmesi

    Tree species classification from high resolution digital orthophoto maps

    AKHTAR JAMIL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT BAYRAM

  3. An automated convolutional neural network model for the detection of brain tumours using MRI images

    Başlık çevirisi yok

    RAWAA ABAID MAHAL MAHAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

  4. Gediz (Kütahya) kuzeyindeki miyosen yaşlı volkanitlerin petrografisi ve jeokimyası

    The petrography and geochemistry of the miocene volcanites from northern Gediz (Kutahya)

    MUSTAFA SOYAKİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Jeoloji MühendisliğiMersin Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UTKU BAĞCI

  5. Determining the detection threshold for perception of selected textural attributes

    Başlık çevirisi yok

    TUĞBA AKTAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Gıda MühendisliğiUniversity of Leeds

    Gıda Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. JIANSHE CHEN

    DOÇ. DR. RAMMİLE ETTELAİE

    DR. MEL HOLMES