Görüntü işleme teknikleri ve yapay zeka yöntemleri kullanarak görüntü içinde görüntü arama
Image searching inside another image using image processing techniques and artificial intelligence methods
- Tez No: 287601
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. KADİR KAVAKLIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Görüntü İçinde Görüntü Arama, Görüntü Eşleme, Yapay Zekâ Yöntemleri, Yapay Sinir Ağları, Ortalama Renk Değeri, Renk Değerlerinin Standart Sapması, Korelasyon, Kenar Tespiti, Genetik Algoritmalar, Akıllı Arama Algoritmaları, Paralel Programlama Teknikleri, İş Parçacığı, Kaba Kuvvet Arama, Parçala ve Fethet, Uygunluk Fonksiyonları, Uygulama İyileştirmeleri, Referans ve Şablon Görüntü, Image Searching Inside Another Image, Image Matching, Artificial Intelligence Methods, Artificial Neural Networks, Average Color Value, Color Standard Deviation, Correlation, Edge Detection, Genetic Algorithms, Smart Searching Algorithms, Parallel Programming Techniques, Thread, Brute-Force Search, Divide and Conquer, Fitness Functions, Application Optimizations, Reference and Template Images
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 160
Özet
Bu çalışmada esas alınan problem, görüntü içinde görüntü aramayı hızlı ve verimli bir biçimde gerçekleştirebilmektir. Bu problem, bir görüntünün bu görüntüyü kapsayan bir başka görüntüde tespit edilmesini içerir.Görüntü içinde görüntü arama, arama işlemlerinin ve görüntü işleme kapsamında yer alan görüntü eşleme uygulamalarının birlikte kullanımını gerektirir. Problemin istenen şekilde çözülebilmesi amacıyla yapay zekâ yöntemleri ile çalışılmıştır. Görüntü eşleme için yapay sinir ağları ve görüntünün ortalama renk değeri, görüntüdeki renk değerlerinin standart sapması, korelasyon ve görüntülerden kenar tespiti gibi görüntü işleme kütüphanelerine dayalı çeşitli fonksiyonlar kullanılmıştır. Görüntü arama için genetik algoritmalar kullanılmıştır.Bu çalışmada, akıllı arama algoritmaları, hızlı görüntü eşleme yöntemleri ve paralel programlama tekniklerine dayanan bütünleşik bir yöntem önerilmiştir. Görüntü içinde görüntü arama, tek iş parçacığı ve çok iş parçacığı ile kaba kuvvet arama, tek iş parçacığı ve çok iş parçacığı ile akıllı arama olarak dört ayrı arama içermektedir.Görüntü aramada paralel programlama tekniklerinin uygulanması ve arama uzayının daraltılması; görüntü eşlemede eşlemenin hızlandırılması amacıyla, zeki yöntemler önerilerek işlemler gerçekleştirilmiştir.Arama süresini en aza indirebilecek ve görüntü eşlemeyi en verimli şekilde yapabilecek algoritmalar tasarlanarak kaba kuvvet aramalara göre çok daha verimli olacak bir sistem oluşturulmaya çalışılmıştır. Genetik algoritmalar, bir görüntüyü bir başka görüntü içinde aramada en uygun sonuçları verebilecek şekilde; arama ve eşleme süreçleri ise sonuçları doğrulama ile geliştirilmiştir. Paralel programlama için ise algoritmalar parçala ve fethet mantığına dayalı olarak tasarlanmıştır.Son olarak, hazırlanan yazılımın uygulanabilir olması için çalışılmıştır. Ayrıca, çalışmadaki en uygun parametre değerleri, arama verileri, görüntü eşleme sonuçları, uygunluk fonksiyonları, akıllı arama algoritmaları, paralel programlama teknikleri, uygulama iyileştirmeleri ve başlangıç koşullarına dayalı çıkarımlar verilmiştir.Bu çalışmanın esas özelliği, akıllı algoritmalar ve paralel programlama fikrine dayanan hesaplamasal olarak akıllı bir yol içeriyor olmasıdır. Önerilen tekniklerin başarısı, çok sayıda düşük ve yüksek çözünürlüklü referans ve şablon görüntü üzerinde test edilmiştir. Sonuçlar, önerilen yöntemin eşleşen görüntüleri elde etmede başarılı bir şekilde toplam arama süresini düşürebildiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The main focus of this work is to realize image searching inside another image in a quick and efficient way. The problem consists of detecting an image inside another image that contains the original.Image searching inside image requires the integrated use of searching operations and image matching applications inside image processing. Artificial intelligence methods were used to solve the problem in requested way. Artificial neural networks and image processing libraries? various functions for image matching, genetic algorithms for image searching were used. These functions are average color value, color standard deviation, correlation and edge detection.In this work, an integrated method based smart searching algorithms, quick image matching methods and parallel programming techniques were proposed. Image searching inside image has four different search types: Brute-force search with one thread and many threads, smart search with one thread and many threads.Smart algorithms were proposed to apply parallel programming techniques and narrowing search space in image searching and getting matches faster.A system which is more efficient against brute-force searching were created designing algorithms to minimize search time and make the matching more effective. Genetic algorithms were implemented in a way that gives optimal results in image searching. Operations were also improved in image matching with verified integrated working methods. Parallel programming algorithms were designed based on divide and conquer philosophy.Finally, a software application has been developed that encapsulates the image searching techniques. Furthermore, inferences based on optimal parameter values, searching datas, image matching results, fitness functions, smart searching algorithms, parallel programming techniques and application optimizations, initial conditions were given.A computationally intelligent technique relying on the idea of smart algorithms and parallel programming is the main feature of this work. The success of the proposed techniques has been experimented on several low and high-dimensional reference and template images. Simulation results have revealed that the proposed techniques can significantly reduce the total searching time for reaching to the matched images.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemleri ile şüpheli davranış tespiti
Suspicious behavior detection with deep learning methods
DUYGU ÇALIŞKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖNDER DEMİR
- Fatigue detection of drivers using image processing and artificialintelligence techniques
Kullanarak sürücülerin yorgunluk tespiti görüntü işleme ve yapayzeka teknikleri
OMER NASIH ISMAEL ALHURMUZI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TİMUR İNAN
- Üniversite kampüsündeki araç plaka tanıma ve takibi için matematik ve algoritmik ilkeler
University campus vehicles number plate recognition and following mathematical and algorithmic principles
AHMED AMİR KHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MAHİT GÜNEŞ
- Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems
Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka
DEĞER AYATA
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Scene change detection with triplet loss network using self-supervised learning
Üçlü kayıp ağı ile kendi kendine denetimli öğrenme metodu kullanarak sahne geçişlerinin tespiti
BURAK NAYIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı
DR. TANKUT AKGÜL