Image segmentation with improved region modeling
Geliştirilmiş bölge modellemesiyle resim bölütleme
- Tez No: 153716
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYDIN ALATAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Resim Bölütleme, Kümelendirme, Bölge-Tabanlı, RSST, Özyinelemeli-En-Kısa-Ağaç vıı, Image Segmentation, Clustering, Region-Based, RSST, Recursive Shortest-Spanning Tree
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
oz GELİŞTİRİLMİŞ BÖLGE MODELLEMESİYLE RESİM BÖLÜTLEME Ersoy, Ozan Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Assoc. Prof. Dr. A. Aydın Alatan Aralık 2004, 76 sayfa Resim bölütleme, dijital resim işlemenin görsel-yönlendirimli otonom robotik, ürün kalite denetimi, tıbbi teşhis, uzaktan algılanan resimler gibi alanlarda uygulamaları olan önemli bir araştırma konusudur. Resim bölütlemenin amacı, bir resmi, resimden çıkarılan belirleyici niteliklere göre türdeş bölgelerine ayırmak olarak tammlanabilir. Resim bölütleme metodlan dört kategori içinde sınıflandırılabilir: 1) kümeleme metodlan, 2) bölge-tabanlı metodlar, 3) melez metodlar, ve 4) bayesgil metodlar. Bu tezde, ilk üç kategoriye ait başlıca resim bölütleme metodlan incelenmekte ve tipik resimler üzerinde test edilmektedir. Aynca, iyi vibilinen özyinelemeli-en-kısa-ağaç yöntemi (RSST) üzerine geliştirmeler önerilmiştir. Geliştirmeler, birleştirme aşamasında her bölgeyi daha iyi modellemeyi amaçlamaktadır. Daha iyi bölge modellemesi için gri-ölçek histogram, birleşik histogram ve homojen örgü kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT IMAGE SEGMENTATION WITH IMPROVED REGION MODELING Ersoy, Ozan M.S., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. A. Aydm Alatan December 2004, 76 pages Image segmentation is an important research area in digital image processing with several applications in vision-guided autonomous robotics, product quality inspection, medical diagnosis, the analysis of remotely sensed images, etc. The aim of image segmentation can be defined as partitioning an image into homogeneous regions in terms of the features of pixels extracted from the image. Image segmentation methods can be classified into four main categories: 1) clustering methods, 2) region-based methods, 3) hybrid methods, and 4) bayesian IVmethods. In this thesis, major image segmentation methods belonging to first three categories are examined and tested on typical images. Moreover, improvements are also proposed to well-known Recursive Shortest-Spanning Tree (RSST) algorithm. The improvements aim to better model each region during merging stage. Namely, grayscale histogram, joint histogram and homogeneous texture are used for better region modeling.
Benzer Tezler
- Deep learning based road segmentation from multi-source and multi-scale data
Çok kaynaklı ve çok ölçekli veriyle derin öğrenme tabanlı yol bölütlenmesi
OZAN ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Bulanık su altı görüntülerinde derin öğrenme tabanlı balık tespiti
Deep learning based fish detection in turbid underwater images
TANSEL AKGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiUydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Çift Norm-UNET tabanlı anlamsal bölütleme mimarisinin iyileştirilmesi ve uzaktan algılama verileri ile kullanılması
Improvement of semantic segmentation architecture based on Dual Norm-UNET and its utilization with remote sensing data
FENTY JAMES CONTEH
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. STUD. MEMBER OF İREM ÜLKÜ
- Tıbbi görüntülerin bölütlenmesi ve karar destek sistemi için mobil istemci uygulama geliştirme
Segmentation of medical images and client-side mobile application development for desicion support system
MÜCAHİD GÜNAY
Doktora
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ALKAN
- Bitewing radyograflardaki diş çürüklerinin anlamsal bölütleme yapay zekâ modeliyle değerlendirilmesi
Evaluation of dental caries on bitewing radiographs by semantic segmentation Al model
HALİL İBRAHİM ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyomühendislikKütahya Dumlupınar Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER KASIM