Topoloji temelli köşe bulma
Topology based corner detection
- Tez No: 232942
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HAKAN GÜRAY ŞENEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Köşe bulma, görüntü işleme alanı içinde önemli uygulamalardan biridir. Daha yüksek seviyeli, nesne tanıma, yüz tanıma ve bölütleme gibi işlerde kullanılan temel işlemlerden biridir. Köşe bulma görevi için çok sayıda algoritma önerilmiştir. Bunlar içinde en yaygın kullanılanlar, iyi sonuçlar veren ve büyük işlem kapasitesi gerektirmeyen, SUSAN, CSS, Kitchen-Rosenfeld ve Plessey algoritmalarıdır. Bu tez çalışmasında, bulanık topoloji yaklaşımı kullanan topolojik bir köşe bulma algoritması önerilmiştir. Yöntem, uygulandığı algoritmaya gürültüden en az şekilde etkilenme, dolayısıyla daha az hata yapma ve daha çok doğru köşe bulma gibi özellikler kazandırmaktadır. Bu çalışma, geliştirilen yöntemin SUSAN algoritmasına katılmasına dayanmaktadır. SUSAN algoritmasının seçilmesinin sebebi genel olarak diğer algoritmalara göre daha başarılı olmasıdır. Elde edilen sonuçlara göre, topolojik SUSAN algoritması geleneksel algoritmaya göre biraz yavaş fakat daha başarılıdır. Özellikle, yanlış köşelerin bulunma oranını %40 düşürmektedir.
Özet (Çeviri)
Corner detection is one of the most important tasks in the field of image processing. It is one of basic operations used in higher level tasks such as obect recognition, face recognition and segmentation. So far, many algorithms are proposed for corner detection. Among them, the most widely used algorithms are SUSAN, CSS, Kitchen Rosenfeld and Plessey algorithms due to their successes and requiring less computation power. In this thesis work, a fuzzy topological corner detection algorithm is presented. The proposed method enhances the algorithm by decreasing noise effect, thus ensures lower false detections and more true corners. This thesis work is based on extending the SUSAN algorithm with the proposed method. SUSAN algorithm is chosen because it is generally more successful than the others. According to the results obtained, topological version is superior to the conventional version but it is slightly slower. Especially, false corner detection rates are reduced by %40.
Benzer Tezler
- Lightweight design for an engine structural part by using topology optimization for additive manufacturing
Eklemeli imalat yöntemi için topoloji optimizasyonu kullanılarak yapısal bir motor parçasının hafifletişlmiş tasarımı
HASAN GÖRÜR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT SÜLEYMAN TÜRKMEN
- Örgü topoloji temelli yonga-üstü-ağlarda enerji tüketimini azaltacak uygulama eşleme tekniklerinin oluşturulması
Creating application mapping techniques to minimize the energy consumption on mesh-based network-on-chips
MELTEM ÖZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SÜLEYMAN TOSUN
- Integrative network modelling of drug responses in cancer for revealing mechanism of action
Kanserde ilaç etkilerinin ve benzerliklerinin bulunması amaçlı çoklu omik veri entegrasyonu ile biyolojik ağ modelleme
ŞEYMA ÜNSAL BEYGE
Doktora
İngilizce
2021
BiyoistatistikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiTıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURCAN TUNÇBAĞ
- Targeting cancer epigenetic modifiers: The design of isoform-selective histone deacetylase inhibitors
Kanser epigenetik modifiye edicilerin hedeflenmesi: İzoforma özel seçimli histon deasetilaz inhibitör dizaynı
ABDULLAHİ İBRAHIM UBA
Doktora
İngilizce
2018
BiyokimyaKadir Has ÜniversitesiBiyoenformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL YELEKÇİ
- Sanal tarama ve çok boyutlu moleküler modelleme yöntemleri ile p53-MDM2 potansiyel inhibitörlerinin belirlenmesi
Identification of p53-MDM2 potential inhibitors with virtual screening and multidimensional molecular modeling methods
GÜLŞAH AYDIN
Doktora
Türkçe
2020
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE YURTSEVER
PROF. DR. SERDAR DURDAĞI