Evaluation of image segmentation algor THMS under noisy conditions
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 24448
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EMİN ANARIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1992
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 124
Özet
KISA ÖZET Bu çalışmada değişik imge böl üt I eme algoritmalarının bilgisayar üzerinde benzetişimi gerçekleştirilmiş ve algoritmaların toplamsal Gauss dağılımlı ve dürtüsel gürültü bulunan ortamlardaki başarımları çeşitli ölçme yordamlarından yararlanılarak değerlendirilmiştir. Gerçeklenen bölütleme yordamları şunlardır: Doğrudan eşfklemeli bölütleme, sıradüzensel hesaplamalı bölütleme, gradyan yatıştırma i ı bölütleme, Spoke süzgeç temelli iz bölütleme, yinelemeli bölge ayrıştırman bölütleme ve piramit hesaplamalı bölütleme. 'Lena', 'Plane', 'Roxy', 'Ball' adlı dört imgeye yapay olarak çeşitli düzeylerde gürültü eklenmiş ve bölütleme algoritmalarının başarımları gürültülü imgeler üzerinde değerlendirilmiştir. Ayrıca, gürültülü imgelere ön işleme uygulandıktan sonra da algoritmaların başarı durumları değerlendirilmiştir. Gürültü azaltmak için alçak geçiren süzgeç ve ortaç süzgeç yordamları seçilmiştir. Değerlendirmede kullanılan başarı ölçütleri, eşleme hata oranı, ortalama karesel hata, ilinti katsayıları, birlikte oluşum dizeyleri olarak sıralanabilir. Sonuçlar, başarım - gürültü düzeyi çizgeleri ile sunulmuş ve her algoritma İçin yorum getirilmiştir.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT In this thesis, a number of segmentation algorithms have been simulated, and their performances under additive Gaussian white noise, and impulsive noise are evaluated using a number of measurement methods. The implemented segmentation algorithms are namely direct thresholding segmenter, gradient relaxation segmenter, hierarchical computation segmenter, Spoke filter based blob segmenter, recursive region splitting segmenter, and pyramidal computation segmenter. Four images, namely 'Lena', 'Plane', 'Roxy', and 'Ball' are artificially contaminated with different levels of noise and the performances of segmentation algorithms on each image algorithm are evaluated. In addition, performances of algorithms after applying preprocessing on noisy images are evaluated. Low-pass filtering and median filtering are the chosen methods for reducing noise. The performance measures used for evaluation are the mismatch error rate, mean square error, correlation coefficients, and co-occurence matrices. Results are presented as performance versus noise level graphs, and separately interpreted for each algorithm.
Benzer Tezler
- Abdominal image segmentation and visualization using hierarchical neural networks
Hiyerarşik sinir ağları ile abdominal görüntü bölütleme ve üç boyutlu görüntüleme
MUSTAFA ALPER SELVER
Doktora
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Dijital görüntü işleme teknikleri kullanılarak görüntülerden detay çıkarımı
Feature extraction from images by using digital image processing techniques
GÜZİDE MİRAY PERİHANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. MEHMET UFUK ÖZERMAN
- Derin öğrenme ile histopatolojik görüntü analizi
Histopathological image analysis using deep learning
ŞABAN ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAYRAM AKDEMİR
- Derin öğrenme algoritmaları kullanılarak çay alanlarının otomatik segmentasyonu
Automatic segmentation of tea fields by using deep learning algorithms
SALİH BOZKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT BAYRAM
- Kontrast tutucu meme manyetik rezonans görüntülerinde kanserli olan ve olmayan dokuların göüntü işleme yöntemleri ile belirlenmesi
Segmentation of cancerous and non-cancerous lesions from dynamic contrast-enhanced magnetic resonans imaging of the breast by using image processing techniques
PETEK TATLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM