Hücresel sinir ağları ve yön seçici Gabor süzgeçleri
Cellular neural networks and orientation selective Gabor filters
- Tez No: 201525
- Danışmanlar: PROF. DR. VEDAT TAVŞANOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Hücresel Sinir Ağları (HSA), Gabor, Süzgeç, Görüntü İşleme, Özyineli, Eliptik, Cellular Neural Network (CNN), Gabor, Filter, Image Processing, Recursive, Elliptical
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Doğadan ilham alınarak keşfedilen Yapay Sinir Ağları, günümüzde pek çok bilim dalında uygulama alanı bulmuştur. 1988 yılında insanoğlunun sinir sistemi işleyişinin modellenmesi fikrinden hareketle L. O. Chua ve L. Yang tarafından Hücresel Sinir Ağları (HSA) mimarisi ortaya konulmuştur. Bu yeni mimari, sahip olduğu analog hücresel yapı nedeniyle, görüntü işleme gibi sayısal sistemler ile gerçeklemede aşırı işlem yoğunluğu ve buna bağlı uzun cevap verme süresi darboğazlarıyla karşılaşılan uygulamalara yeni bir bakış açısı getirmiştir. Analog bir sistemin cevap verme süresi kadar kısa bir zamanda verilen giriş işaretine istenilen işlemleri gerçekleştirerek çıkış üreten HSA yapısı, görüntü işleme uygulamalarında kullanım alanı bulmuştur. 1946 yılında Kuantum fiziğinden ilham alınarak keşfedilen Gabor süzgeçleri ile işaretlerdeki spesifik bilgilerin analizinde başarılı sonuçlar elde edilmiştir. İki boyutlu Gabor süzgeçleri, yön ve frekans seçebilme özellikleri nedeniyle görüntü işleme alanında tercih edilir bir filtreleme işlemi gerçekleştirmektedir. İşaret işleme uygulamalarında giriş işareti ve filtre boyutlarına bağlı olarak ortaya çıkan hesaplama yükü, bilim adamlarını daha hızlı sonuçlar verebilen alternatif gerçeklemeler bulmaya yöneltmiştir. Özyineli Gabor süzgeçleri ve HSA Gabor-Tip filtreleri, Gabor filtreleri için keşfedilen alternatif yöntemlerden iki tanesidir. Bu çalışmada; Hücresel Sinir Ağları hakkında genel bir bilgi verildikten sonra yapının görüntü işleme alanına uygunluğu pratik bir uygulama ile gösterilmiştir. Gabor süzgeçleri ve görüntü işlemedeki önemleri anlatılmasının ardından Gabor süzgeçlerinin özyinelemeli gerçeklemeleri karşılaştırmalı olarak bir uygulama ile incelenmiştir. HSA Gabor-Tip süzgeç mimarisi analog devre gerçeklemeleri ile birlikte anlatılmış, özgün bir çalışma olarak eliptik Gabor süzgeç yapısı tanımlanmıştır. Bütün uygulamalarda MATLAB 7.4 program dili kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Nowadays, the Artificial Neural Network discovered being inspired by the nature has been reduced to practice immensely in many different disciplines. In 1988, the Cellular Neural Network (CNN) architecture was introduced by L. O. Chua and L. Yang whose aim was to model the processing of mankind nervous systems. Because of the analog cellular structure, this new architecture has brought in new point of view for applications as image processing that experience high density of computing and long response time bottleneck when using digital systems. The CNN that yields results as short as an analog system?s response time can be used widely in image processing application. The analysis of the specific information on the signals can be achieved successfully with the Gabor filters inspired by Quantum Theory in 1946. The 2-D Gabor filters are preferred in image processing field by reason of the orientation and frequency selectivity characteristics. The density of computing which depends on the input and filter?s size at the signal processing application shifts scientist?s attention to find alternative methods that respond more quickly. The Recursive Gabor filters and the CNN Gabor-Type filters are two of the alternative methods that discovered for Gabor Filters. In this study; after giving basic concept and definition for the Cellular Neural Network, the availability of the CNN for image processing filed has been showed with a practice example. The Recursive Gabor filter method has been examined with comparative application after particularizing the Gabor filters and its importance in the image processing field. The CNN Gabor-Type filter has been given with its analog circuit?s implementation and the Elliptical Gabor Filters has been defined as an original structure. The MATLAB 7.4 programming language has been used for all application in this thesis.
Benzer Tezler
- Yön seçici ve hıza ayarlı filtreler, Gauss ve Gabor filtrelerinde son gelişmeler
Direction selective and velocity-tuned filters, advances in Gauss and Gabor filters
MURATHAN ALPAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEDAT TAVŞANOĞLU
- Uzaysal ve uzay-zamansal hücresel sinir ağı filtreleri
Spatial and spatio-temporal cellular neural network filters
SADİYE NERGİS TURAL POLAT
Doktora
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEDAT TAVŞANOĞLU
- Gabor filtreleri ile görüntülerde karakter dizisine benzeyen içerik tespit etme
Detection of the content resembling character sequences on images with gabor filters
SİBEL ÇİMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NERHUN YILDIZ
- Sayısal donanım gerçeklemesine yönelik el yazısı karakter tanıma sistemi tasarımı
Handwritten character recognation system desing for digital hardware implementation
NURULLAH ÇALIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEDAT TAVŞANOĞLU
- Zaman-türevli hücresel sinir ağları ve uygulamaları
Time-derivative cellular neural networks and their applications
OĞUZHAN YAVUZ
Doktora
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET VEDAT TAVŞANOĞLU