Image registration using artificial neural networks
Yapay sinir ağları kullanarak görüntü çakıştırma
- Tez No: 283567
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YAVUZ ŞENOL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Görüntü çakıştırma çeşitli sensörlerden, değişik zamanlarda ya da farklı bakış açılarından çekilen birçok fotoğraf olarak tanımlanabilen çeşitli gruplardaki veriyi bir koordinat sistemine dönüştüren bir işlemdir. Bu tezde, dönüştürme modeli olarak afin dönüşümü seçilmiştir.Bu tezde görüntü çakıştırma işlemi sinir ağları kullanılarak gürültünün varlığında yapılmaktadır. Uygulamalarda üç tane resmimiz bulunmaktadır ve bu resimlerin hepsine afin dönüşümü uygulanmıştır. İlk olarak resimlerden özellikler çıkarmış ve bu özellikler ağa giriş olarak verilmiş sonra çıkışta tahmini parametreler elde edilmiştir. Bu özellikler ayrık kosinüs dönüşünü ya da iki boyutlu temel bileşen analizi ile çıkarıldı. Çakıştırma öncesi evrede aynı manzaraya ait ötelenmiş, döndürülmüş ve ölçeklendirilmiş resimlerden çıkarılmış özellikler hem radyal tabanlı yapay sinir ağını hem de ileri beslemeli sinir ağını eğitmek için kullanılmıştır. Çakıştırma evresinde, test resminden özellikler çıkarılır ve bu özellikler ağa verilir. Bu şekilde çakıştırma parametreleri elde edilir.Sonuçlar hem çeşitli özellik çıkarma yöntemlerine göre hem de yapay sinir ağı çeşitlerine göre karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Image registration is a procedure that transforms different sets of data that are multiple photographs or data from different sensors, from different times, or from different viewpoints into one coordinate system. In this thesis affine transform is chosen as the transform model.In this thesis image registration process is done using neural networks in the presence of noise. In the applications, we had three images and affine transform was applied all of the images. At first, features were extracted from the images and these features were given to the network as inputs, then estimated parameters were obtained at the output. These features were extracted by the methods of discrete cosine transform (DCT) and two dimensional principal component analysis (2DPCA). In a pre-registration phase, extracted features from a set of translated, rotated and scaled images of the same scene are employed to train both a Radial Basis Function Neural Network (RBF NN) and a Feed-forward Neural Network (FNN). In the registration phase, the features are extracted from the test image and these features are given to the network. By this way, registration parameters are obtained.The results were compared both according to the different feature extraction methods and different type of neural networks.
Benzer Tezler
- Stereolitografi yöntemi ile kişiye özel dental rehber plağın imalatı ve boyutsal doğruluğunun yapay sinir ağları ile değerlendirilmesi
Fabrication of customized dental guide by stereolithography method and evaluation of dimensional accuracy with artificial neural networks
HASAN TÜRKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Mekatronik MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BEKİR AKSOY
DR. KORAY ÖZSOY
- Beyin mr görüntülerinin dalgacık dönüşümü ve özörgütlemeli harita ağları kullanılarak bölütlenmesi
Segmentation of brain mr images using wavelet transform and self organizing maps neural network
AYŞE DEMİRHAN
Doktora
Türkçe
2012
BiyomühendislikGazi ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. İNAN GÜLER
- Landmark localization on color coded diffusion anisotropy images using convolutional neural networks
Renk kodlu difüzyon anisotropi görüntülerinde evrişimsel sinir ağları yordamıyla işaretçi bulma
AHMET EMİN YETKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ANDAÇ HAMAMCI
- Retina damar görüntülerinde tipik noktaların bulanık rbf modeliyle çıkarsanması
Vascular landmark detection in retinal images using fuzzy rbf
CEMRE CANDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiUluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. MUHAMMED GÖKHAN CİNSDİKİCİ
- Utilization of 3D data in face recognition
Başlık çevirisi yok
NESLİ ERDOĞMUŞ
Doktora
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolInstıtut Mınes-TelecomPROF. DR. JEAN-LUC DUGELAY