Çok değişkenli Gauss karışım modelleme yöntemiyle görsel doku analizi
Visual texture analysis using multivariate Gaussian mixture method
- Tez No: 251904
- Danışmanlar: PROF. DR. BİLGE GÜNSEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Dokular, Gabor açılımı, Gabor dalgacıkları, Gauss karışım modeli, Sınıflandırma, Tissues, Gabor expansion, Gabor wavelets, Gaussian mixture model, Classification
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Görsel dokular, periyodik olmayan çok farklı renk ve biçimlerde olabilmektedir. Bu yönüyle karmaşık ve zorlayıcı bir konu olan görsel doku analizi geniş kullanım alanlarına sahip olmasıyla güncelliğini korumaktadır. Bu çalışmada, görsel dokuların çok farklı yapılarda olan özniteliklerinin çok ölçekli bir yapıda modellenmesi ve bu modeller kullanılarak görsel dokuların otomatik sınıflanması hedeflenmiştir. Bu amaçla görsel doku modellemesinde çok boyutlu Gauss karışım modeli kullanılmıştır. Gauss karışım model parametreleri, uzamsal uzay ve Gabor uzayı olmak üzere iki farklı uzayda çıkarılan öznitelikler kullanılarak, beklentiyi en büyükleme algoritmasıyla hesaplanmıştır . Gabor uzayı çok ölçekli analiz imkânı sunarak dokuların farklı frekans ve yönelim özniteliklerini inceleme fırsatı vermesi nedeniyle tercih edilmiştir. İki sınıflama yöntemi farklı özellikteki görsel dokularda farklı başarımlarla çalışmaktadır. İki yöntem de iki dokulu sınıflama testlerinde %95'in üstünde başarımlar elde edilmiştir. Yönelimli dokularda ikinci yöntemin daha yüksek başarımlı sonuçlar verdiği durumlar bulunmuştur. Bazı dokuların Gabor uzayı öznitelikleri gri düzey özniteliklerine göre daha fazla yoğun bir yapıda olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Visual texture could be in variable shape, form and colors. Being a complex and challenging topic, visual texture analysis is an up to date subject with its wide spread application areas. The aim of this study is to model visual texture in a multiscale structure and classify visual textures automatically using these models. In order to model visual texture, multivariate Gaussian mixture model is used. Visual textures are modelled in two domains. First one is spatial domain and the second domain is Gabor space. Gabor wavelet functions which has the ability of analysing frequency domain in different orientations, provides a multiscale approach. Gaussian mixture parameters of visual texture is calculated by expectation maximization algorithm which is one of the most popular topics nowadays. Both classification methods has modelled textures with different performances due to the structure of texture. Both classification methods have classification rates over 95% in two class classification. In Gabor domain some textures has more compact structure than it is in spatial domain.
Benzer Tezler
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi
Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters
İBRAHİM TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri
Risk factors in the coronary artery disease
MURAT SUHER
- Bazı sert çekirdekli meyve türlerinde döllenme biyolojisi üzerinde yöntem çalışmaları
Başlık çevirisi yok
ATBİMOĞLU ADALET
- Cam ve plastik seraların sonbahar domates üretimi yönünden karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
ERGUN DURAN