Content based image retrieval for identification of plants using color, texture and shape features
Bitki tanımaya yönelik renk, doku ve şekil sistemlerini kullanan içerik tabanlı görüntü bulma sistemi
- Tez No: 245521
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BERRİN YANIKOĞLU, YRD. DOÇ. DR. GÖZDE ÜNAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 93
Özet
Bu tez çalışmasında, bitki tanımaya yönelik bir İçerik Tabanlı Görüntü Bulma sistemi önerildi ve bu sistemin başlangıç uygulaması geliştirildi. Kullanıcılara kendi bitkileri hakkında çeşitli bilgiler sunmayı amaçlayan sistem, oluşturulmuş bitki veritabanı içerisinden, kullanıcıdan aldığı bitki resmiyle eşleşen bitkiyi bulur. Hazırlanan sistem, daha geniş ve kapsamlı bir veritabanıyla birlikte biyologlar tarafından bitki veritabanlarına daha kolay erişim sağlamak için de kullanılabilir.Görüntüdeki bitkiyi görüntünün arkaplanından ayırmak, böylece bitkinin yapısını çıkarabilmek için görüntü bölütleme yöntemi olarak maksimum-akı minimum-kesik yöntemi kullanıldı. çeşitli renk, doku ve şekil öznitelikleri, girdi olarak alınan görüntüleri veritabanındakilerle eşleştirmede kullanılmak üzere, bölütlenmiş bitki bölgesinden çıkarıldı. Renk ve doku analizi için kullanılan yöntemler, bilinen ve çoğunlukla tercih edilen özniteliklere dayanıyor. Bu öznitelikler: renk histogramları, renk eş görülme matrisleri ve Gabor doku haritalarıdır. Şekil öznitelikleri için ise bitkinin dış hatlarını ve özelliklerini ifade edebilecek bazı yeni şekil açıklayıcıları sunuldu. Renk, görüntü bulma sistemlerinde çok etkili bir öznitelik olmasına rağmen, bu problemde çoğu bitkilerin birbirinden yalnızca yeşilin tonlarıyla farklılık göstermesi renk analizi konusunda bir zorluk olarak görüldü. Şekil ve doku analizindeki zorluk ise, bitkilerin pek çok yapraktan oluşması ve bu sebeple bitki doku ve dış hat görüntüsünün karmaşık ve değişken olmasıdır. Doku analizinde yaprak seviyesindeki görüntü bilgisini yakalayabilmek için küçük şekil parçaları ve yamalar kullanıldı. Her bir yamanın bitkinin yaprağını ifade edebilecek büyüklükte olması amaçlandı.78 farklı bitki tipinden 380 görüntü barındıran bitki veritabanımızda yaptığımız testler sonucu, doğru bitki %54 olasılıkla eşleşen ilk 15 bitki arasında yer aldı. Bunun yanında, sadece bu veritabanındaki şekil öznitellikleri iyi olan görüntülerin olduğu 132 görüntüden oluşan veritabanından alınan sonuçlar, doğru bitkinin ilk 15 bitki arasında olma olasılığını %68'e çıkarmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, an application of content-based image retrieval is proposed for plant identification, along with a preliminary implementation. The system takes a plant image as input and finds the matching plant from a plant image database and is intended to provide users a simple method to locate information about their plants. With a larger database, the system might be used by biologists, as an easy way to access to plant databases.Max-flow min-cut technique is used as the image segmentation method to separate the plant from the background of the image, so as to extract the general structure of the plant. Various color, texture and shape features extracted from the segmented plant region are used in matching images to the database. Color and texture analysis are based on commonly used features, namely color histograms in different color spaces, color co-occurrence matrices and Gabor texture maps. As for shape, we introduce some new descriptors to capture the outer contour characteristics of a plant. While color is very useful in many CBIR problems, in this particular problem, it introduces some challenges as well, since many plants just differ in the particular hue of the green color. As for shape and texture analysis, the difficulty stems from the fact that the plant is composed of many leaves, resulting in a complex and variable outer contour and texture. For texture analysis, we tried to capture leaf-level information using smaller shape regions or patches. Patch size is designed to contain a leaf structure approximately.Results show that for 54% of the queries, the correct plant image is retrieved among the top-15 results, using our database of 380 plants from 78 different plant types. Moreover, the tests are also performed on a clean database in which all the plant images have smooth shape descriptors and are among the 380 images. The test results obtained using this clean database increased the top-15 retrieval probability to 68%.
Benzer Tezler
- A content-based web image retrieval system for person identification structured on the SSIM, PSNR ve SNR
Kişi tanıma için SSIM, PSNR ve SNR tabanlı bır web görüntü erişim sistemi
RAWA AMJAD AMIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSiirt ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ KAYA
- Robust image transmission in wireless multimedia sensor networks
Telsiz çoklu ortam duyarga ağlarında dayanıklı imge iletimi
PINAR SARISARAY BÖLÜK
Doktora
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. EMRE HARMANCI
PROF. DR. ŞEBNEM BAYDERE
- Cloud based veins recognition and authentication using CNN
CNN kullanarak bulut tabanlı damar tanıma ve doğrulama
NATEK MOHAMMED SAKRAN SAKRAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA ŞAHİN
- Content based image retrieval with high level semantics
İçerik tabanlı görüntü alma yüksek seviye semantik
NAJM ABDULLAH HUSSEIN AL-MOHAMMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- A study on content-based image retrieval for fashion
Moda için içerik tabanlı görüntü erişimi üzerine bir çalışma
İSMAİL TAHA SAMED ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiMühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYLA GÜLCÜ