Model tabanlı yapay sinir ağları kullanılarak görüntü kenarının yakalanması
Image edge detection using model based artificial neural network
- Tez No: 150117
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YETKİN TATAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Kenar yakalama, görüntü işleme, örüntü tanıma, model tabanlı yapay sinir ağı, Edge Detection, image processing, object recognition, model-based artificial neural network
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Bu çalışmada, iki seviyeli ve gri seviyeli görüntülerde arzu edilen kenar sonucuna ulaşabilmek için Matlab 6.5 programlama dili kullanılarak iki tane paket program geliştirilmiştir. Her iki paket programa giriş görüntüsü olarak yapay ve doğal görüntüler verilmiştir. İki seviyeli görüntüler için geliştirilen paket program, klasik kenar yakalama algoritmalarından daha hızlı ve daha az karşılaştırma yaparak arzu edilen kenar sonucuna ulaşabilmektedir. Gri seviyeli görüntüler için hazırlanmış paket program ise model tabanlı yapay sinir ağı mimarisini kullanarak kenar yakalama problemine etkili ve makul bir çözüm önerisi getirmektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, two package programs have been developed for reaching to the desired edge results in binary and gray level image using Matlab 6.5 programming language. Artificial and natural images might be selected for input to both of the package programs. Package program developed for binary level image finds the desired edges more rapidly by making less comparison than the traditional edge detection algorithms do. Package program developed for gray level image presents an efficient and reasonable solution to the edge detection problem by using model based artificial neural network architecture.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük teknikleri kullanarak JPEG sıkıştırma kaybının iyileştirilmesi
Recovering JPEG compression loss via deep learning-based super resolution techniques
MUHAMMET BOLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
DR. NURULLAH ÇALIK
- Image registration using artificial neural networks
Yapay sinir ağları kullanarak görüntü çakıştırma
DEVİN SAĞIRLIBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YAVUZ ŞENOL
- Derin öğrenme yöntemi kullanılarak görüntü-tabanlı türk işaret dili tanıma
Image-based turkish sign language recognition using deep learning method
ELİF EZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER KAAN BAYKAN
- A multi-fidelity prediction framework with convolutional neural networks using high-dimensional data
Yüksek boyutlu veriler ile çok-doğruluklu evrişimsel sinir ağı tabanlı kestirim
HÜSEYİN EMRE TEKASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİKE NİKBAY
- İnsansız hava aracından elde edilen görüntülerin derin öğrenme yöntemi ile iyileştirilmesi
Improvement of images obtained from unmanned aerial vehicle with deep learning method
HALİL İBRAHİM GÜMÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiHavacılık Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER OSMAN DURSUN