Geri Dön

Ortalama kayma algoritmasının geliştirilerek görüntü dizilerinde hareketli nesne takibi ve görüntü kesimleme amaçlı kullanılması

Improving mean-shift algorithm for object tracking and image segmentation

PDF İndir

  1. Tez No: 168786
  2. Yazar: MUSTAFA ÖZDEN
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. EDİZ POLAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Ortalama Kayma Algoritması, Görüntü Kesimleme, Nesne Takibi, Mean Shift Algorithm, Image Segmentation, Object Tracking. IV
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET ORTALAMA KAYMA ALGORİTMASININ GELİŞTİRİLEREK GÖRÜNTÜ DİZİLERİNDE HAREKETLİ NESNE TAKİBİ VE GÖRÜNTÜ KESİMLEME AMAÇLI KULLANILMASI ÖZDEN, Mustafa Kırıkkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik Elektronik Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi Danışman : Yrd. Doç. Dr. Ediz Polat Şubat 2005, 103 sayfa Bilgisayarların oldukça geliştiği günümüzde görüntü işleme ve bilgisayarlı görü uygulamaları da hızla gelişerek fabrika otomasyonu, tıbbi ve askeri uygulamalar, akıllı arabirimler ve güvenlik sistemleri gibi bir çok alanda yerini almıştır. Bu tezde, bilgisayarlı görüdeki önemli alanlardan olan görüntü kesimleme ve nesne takibi amaçlı kullanılan ortalama kayma yönteminin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu tezde sunulan görüntü kesimleme yöntemi düşük seviyeden bilgiler olan renk ve doku niteliklerine dayanmaktadır. Renkli görüntü kesimlemede ortalama kayma ile filtreleme yöntemi genelde iyi sonuçlar vermesine rağmen bu yöntemin kullandığı renk ve uzaysal bilgiler bazı durumlarda yeterli olmamaktadır. Sunulan yöntemde görüntüdeki dokuların uzaysal hareketten bağımsız olarak analizinisağlayan dalgacık çerçeveleri kullanılmıştır. Ortalama kayma İle kesimlemede klasik renk ve konum uzayına ilave bir nitelik olarak doku karakteristiği de eklenerek daha üst seviyeli bir uzayda daha güvenilir bir kesimleme yöntemi geliştirilmiştir. Çeşitli görüntüler üzerinde uygulanan yöntem başarılı sonuçlar vermiştir. Bu tezde sunulan nesne takibi çalışması da, nesnenin istatistiksel renk dağılımını kullanan parametrik olmayan bir yöntem olan ortalama kayma algoritmasına dayalıdır. Nesne ve arka plan renklerinin oldukça benzer olduğu ortamlarda nesneleri takip etmek değinilmesi gereken bir problemdir. Nesne ve arka plan renk dağılımlarının oldukça yakın olduğu bazı durumlarda yalnızca renk dağılımı bilgisini kullanmak nesneyi güvenilir bir şekilde takip etmek için yeterli olmaz. Bu problemi gidermek için sunulan çalışmada kernel yoğunluk tahmini yöntemi ile elde edilen hareket bilgisi kullanılarak nesne ve arka plan modellenmiştir. Renk dağılımına ilave olarak hareket dağılım bilgisi de, daha güvenilir bir nesne takibi çalışması gerçekleştirmek için klasik ortalama kayma algoritmasına eklenmiştir. Çalışmanın performansı ve sayısal sonuçları yapay ve gerçek görüntü dizileri üzerinde yapılan testlerle sunulmuş ve karşılaştırma yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT IMPROVING MEAN-SHIFT ALGORITHM FOR OBJECT TRACKING AND IMAGE SEGMENTATION ÖZDEN, Mustafa Kırıkkale University Graduate School Of Natural and Applied Sciences Department of Electrical and Electronics Eng., M.Sc. Thesis Supervisor: Asst. Prof. Dr. Ediz Polat February 2005, 103 pages Due to the advances in computer technology, image processing and computer vision applications have developed rapidly and found applications in many areas including factory automation, medical and military applications, intelligent interfaces and surveillance systems. The goal of the thesis is to improve the mean shift algorithm which can be used for image segmentation and object tracking in image sequences. This thesis describes a new color image segmentation method based on low- level features including color and texture. The mean-shift algorithm with color and spatial information in color image segmentation is in general successful, however, in some cases, the color and spatial information are not sufficient for superior segmentation. Recently, the discrete wavelet transform (DWT) has become a popular IIIapproach for texture characterization. The proposed method uses wavelet frames that provide translation invariant texture analysis. The method also integrates an additional texture feature to the traditional mean shift segmentation algorithm with color and spatial space. Experimental results show that the algorithm gives satisfactory results. This thesis also presents an object tracking framework based on the mean- shift algorithm, which is a nonparametric technique that uses statistical color distribution of objects. Tracking objects through highly similar-colored background is one of the problems that need to be addressed. In various cases where object and background color distributions are very similar, the color distribution alone is not sufficient to track objects reliably. To deal with this problem, the proposed algorithm utilizes a statistical background and foreground modeling to detect the motion using kernel density estimation techniques. In addition to color distribution, this statistical motion representation is integrated into a modified mean-shift algorithm to create more robust object tracking framework. The superior performance with quantitative results of the framework has been validated using experiments on synthetic and real sequence of images.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    800676

    Direkt radyografilerde derin öğrenme tabanlı nesne tanıma algoritması ile otomatik fraktür tespiti

    Automatic fracture detection with deep learning based object detection algorithm in direct radiography

    GÜL GİZEM PAMUK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET TAN CİMİLLİ

  2. Tez No

    579834

    Effects of bus priority methods on adjacent mixed traffic

    Karma trafik akışında otobüs önceliği yöntemlerinin etkileri

    NIMA DADASHZADEH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Trafikİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT ERGÜN

  3. Tez No

    737877

    Modeling educational data with machine learning methods

    Eğitim verilerinin makine oğrenmesi algoritmaları kullanılarak modellenmesi

    AYŞE İLKNUR DİLEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür Üniversitesi

    Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH UÇAR

  4. Tez No

    985628

    Hastane poliklinik blokları tasarımı için bir optimizasyon model yaklaşımı

    An optimisation model approach for the design of hospital outpatient blocks

    MUHAMMED FATİH ÇETİNTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NESİP ÖMER EREM

  5. Tez No

    541861

    Application of kNN-GRNN algorithm for liquid holdup determination in two-phase flow

    İki fazlı akışta sıvı oranının belirlenmesi için kNN-GRNN algoritmasının kullanılması

    MEHMET SADIK PEKTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT ÇINAR

Geri Dön