Geri Dön

Digital fotogrametride yapısal görüntü eşleştirme

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 152277
  2. Yazar: TANER ÜSTÜNDAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OĞUZ MÜFTÜOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

DİJİTAL FOTOGRAMETRIDE YAPISAL GÖRÜNTÜ EŞLEŞTİRME ÖZET Bulanık mantık teorisi kişilerin tecrübelerini sözel olarak modelleyebildikleri bir matematik aracıdır. Bulanık mantık temelleri Zadeh tarafından 1965 de atılmıştır. Gerçek dünya bulanıktır. Görüntü, gerçek dünyanın algılayıcıdaki izdüşümüdür. Bulanıklık ve müphemlik değerlerinin duru, kati ve özel durumu, Aristo mantığıdır. Dolayısı ile Bulanık mantık, Aristo mantığını kapsar. İnsan görme sistemi veriler ve bilgilerdeki bilinmeyenlere kolaylıkla uyum sağlayabilir. Bir nesneyi sayısal olarak nasıl bir cisim olduğu, rengini, şeklini tam olarak tanımlayamayız. Kesin ifadeler yerine daha bulanık ifadelerle tanımlarız. Bulanık görüntü işlemleri, insanın yaptığı sezgisel mantık çıkartımını kullanabilmek için yapılır. Gri piksel değerlerinde köşenin nereden başladığı, bulanık bir nesnenin kenarının nerede olduğu, pikselin hangi sınıfa ait olduğu, sorularının cevabi görüntü özelliklerini bulanık olarak düşünmek zorunda olduğumuzu gösterir. Bu problemleri birbirine geçişli kuralları sezgi veya hesap ile ortaya koyarak, görüntü üzerinde eşikleme, sınıflandırma işlemleri ile çözebiliriz. Bulanık görüntü işlemesi, diğer Computer Vision (CV) işlemlerinin farklı ele alınışıdır. Özel bir çözüm değildir, ama yeni bir tekniktir. Diğer CV araçlarına ve klasik mantığa ek yeni bir yöntembilimi sağlamıştır. Bu sayede görüntü farklı algılanmış ve metot geliştirilmiştir. Bulanık görüntü işleme tek görüntü işleme usulüdür. Karışık görüntü işleme zincirinin tamamlayıcı bir parçasıdır. Bulanık mantığı görüntü işlemede kullanabilmek için yeni bir görüntü kavramı tanımlamamız gerekir. Bu kavram, görüntü ve onun bileşenleri olan piksel, histogram vb. kavramları bulanık mantık düzlemine, yani üyelik derecesine dönüştürmeli ve görüntü parçaları arasındaki topolojik yapıyı bulanık kümelerle oluşturmalıdır. Bulanık görüntü işleme, lineer olmayan görüntü işleme metotlarına benzemektedir. Bu görüntü işleme metodu ile diğerleri arasındaki fark, üyelik dereceleri üzerinde işlem yapılmasıdır. Bu işlemin ilk adımında bulanıklaştırmadır. Görüntü bulanıklaştırma, genel olarak, üç şekilde yapılır. Bunlar, 1. gri seviyede histogramı bulanıklaştırma, viii2. piksel komşuluk değerleriyle bulanıklaştırma, ve 3. özellikleri bulanıklaştırma ile yapılabilir. Bulanık görüntü işleme yöntemleri, diğer bulanık küme işlemlerinde olduğu gibi üç aşamadan oluşmaktadır. Bunlar Şekil 1'de gösterildiği gibi bulanıklaştırma, üyelik fonksiyonları üzerinde uygun işlemler ve durulaştırma işlemleridir. Gri pikseller Üyelik Derecesi Şekil 1. Bulanık görüntü işleme sisteminin genel yapısı. Bu tezde görüntü üzerinde bulunan kontrol hedef noktalarını bulmak için, yukarıdaki adımları içeren bir yazılım geliştirilmiştir. Kontrol noktası şekli bulanık kurallarla tanımlanmıştır. Bulanık sistemin girdileri piksel değerleri ve eğim, çıktı kümesi ise şeklin hedef şekli olup olmadığına karar verdikten sonra, işaretleme yapılacak en uygun yerin kararını vermesidir, işaretleme test alanı üzerinde denenmiş ve iyi sonuç verdiği görülmüştür. IX

Özet (Çeviri)

IMAGE MATHING BASED ON STRUCTURE SUMMARY The Theory of the Fuzzy Logic is that mathematical method which is using for modeling the experience of the users with speech language algorithm. Fundamental algorithms of the Fuzzy Logic have been built by Zadeh in 1965. The real world is fuzzy. Image is central projection of the real world on the sensor. The Aristae logic is the crisp values of fuzziness and ambiguity. Therefore the Aristae logic is the part of Fuzzy Logic. The human vision system can be adapted easily to the insufficient data of the vision information. We can not describe that the size color and shape of an object correctly digital every time. We use fuzziness tools for describing the ambiguity. Fuzzy Logic Image processing has been used for describing this fuzziness of the results of the human brain. The location of the corner and location of the edge of the object have been recognized in gray values of pixels also classified of gray values of pixels. Answers of these questions have been considered, as fuzzy logic algorithm of image processing must have been used for in image processing algorithms. We can solve these problems with using the rules that have connected each other to consider or calculating that threshold on image or classification with gray values on the images. Fuzzy image processing algorithms is that the different method of the other processing techniques of Computer Vision applications. This is not a special solution but is the new technique. Furthermore the classic methods and it gets new mentality on Computer Vision. Therefore consider of an image have been changed and method have been developed. Fuzzy image processing is the single technique and the part of the structure of whole image processing. In order to using the fuzzy logic into image processing, we have to describe the new image structure. This new image processing structure have to describe the gray values of the pixels and histogram of the image into fuzzy logic. Gray values of pixels and the histogram of the image have membership degrees and topology of the image parts have been solved with fuzzy classes in this algorithm. Fuzzy image processing is the same as non-lineer image processing methods. The differences of the fuzzy and the other image processing techniques is that using themembership degrees. This process start with the fuzzification. Image fuzzification have use three different ways. These are: 1 -Histogram fuzzification in grayscale 2-Neighborhood of the pixels fuzzification 3-Specification of image fuzzification Fuzzy image processing algorithm is that the same as the other fuzzy algorithms have three chapter. These are the fuzzification, calculation on the membership functions and defuzzification. Grey-level plane Membership plane Figure 1. General structure of fuzzy image processing systems In this thesis, in order to find the target points in the image have been developed the software. The image of the target point have been considered as fuzzy rules. The input of the fuzzy system are that the gray values of the pixels and slopes. The output of the system is that the most possible target pixel coordinates on the image. This software have been tested in the test field and succeed. XI

Benzer Tezler

  1. Tez No

    478595

    Görüntü işleme yöntemi kullanılarak yapısal deformasyonların ölçülmesi

    Structural deformation measurement using image processing method

    SENEM BİLİCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ZEYNEP FIRAT ALEMDAR

  2. Tez No

    389200

    Dijital görüntü işleme teknikleri kullanılarak görüntülerden detay çıkarımı

    Feature extraction from images by using digital image processing techniques

    GÜZİDE MİRAY PERİHANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. MEHMET UFUK ÖZERMAN

  3. Tez No

    876522

    Assessing the impact of super-resolution on enhancing the spatial quality of historical aerial photographs

    Tarihi hava fotoğraflarının mekansal kalitesini artırmada süper-çözünürlüğün etkisinin irdelenmesi

    ABDULLAH HARUN İNCEKARA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  4. Tez No

    183316

    Dijital görüntülerin radyometrik özelliklerine göre vektörel çizim dosyalarının oluşturulması

    Creating vectorial drawing files of digital image according to radiometric properties

    MESUT GÜNDÜZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. FERRUH YILDIZ

  5. Tez No

    704959

    Büyük Menderes Nehri'ndeki menderes yapıların zamansal hacim değişiminin insansız hava aracı tabanlı analizi ve ekstrem olayların etkisi

    The effect of extreme events and temporal changeof meander structures in Büyük Menderes Riverwith unmanned aerial vehicle-based analysis

    SEMİH SAMİ AKAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FUSUN BALIK ŞANLI

    DOÇ. DR. ORKAN ÖZCAN

Geri Dön