Geri Dön

Otomatik tohumlandırmalı bölge büyütme metoduyla renkli görüntülerde bölge ve kenar tespiti

Area and edge detection for color images via automated seeded region growing method

  1. Tez No: 285386
  2. Yazar: SENİHA KETENCİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ GANGAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Bölütleme, Görüntü işleme, Renk uzayı, Öklid, Segmentation, Image processing, Color space, Euclidean
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Teknolojinin farklı alanlarında büyük bir öneme sahip görüntüden, doğru analizle istenilen bilgi elde edilebilir. Görüntü bölütleme, görüntüden veri eldesinde kullanılabilecek doğru bir tercihdir. Bu sebeptendir ki; bölütleme, görüntü işleme alanında yer alan önemli araştırma konularından biridir.Bu tezde farklı özellikteki görüntüler kullanılarak renkli imge bölütlemesi gerçekleştirilmiştir. Renkli görüntü bölütlemesi için otomatik tohumlandırmalı bölge büyütme yöntemi kullanılmıştır. Tohum piksel adaylarından tohumları seçen eşik değeri, görüntü kenar piksellerinin ortalama öklid uzaklığıyla ilişkilendirilmiştir. Dinamik hale getirilen bu eşik değeri parametresiyle tohum seçimi iyileştirilmiştir. Dolayısıyla daha iyi bölütlemeyle daha doğru bölge ve kenar tespiti gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Required information can be obtained from digital image which has an important application in techology. Image segmentation is suitable process to get data from color image. Because of this, segmentation is crucial subject in image processing.In this thesis, color image segmentation is performed to different images with automated seeded region growing algorithm. Threshold value with which seed pixels are selected among seed pixel candidates is related to relative Euclidean distance of image edges. The threshold value changed dynamically makes selection of seed pixels be more effective. Thus, automated seeded region growing algorithm with dynamic threshold value determines to more correct areas and edges of color image.

Benzer Tezler

  1. Otomatik torna tezgahlarında iş hazırlama prensipleri

    Production planning in automatic machines

    ULVİ ŞEKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1988

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERES SÖYLEMEZ

  2. Electropompaj tesislerinde kullanılan otomatik kontrol düzenleri

    Automatik control devices in electropumping units

    MESUT KOÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    ZiraatAnkara Üniversitesi

    Tarım Makineleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNGÖR YAVUZCAN

  3. Otomatik çizgi tanımı programı

    Başlık çevirisi yok

    TÜLİN GÜZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇETİN BOLCAL

  4. Otomatik vezne makinaları (ATMs) ve uygulamaları

    Autamated teller machines (ATMs) and applications

    A. C. BANU ÇAĞLAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ekonomisi ve İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METE DOĞRUER