Geri Dön

İmge füzyon yöntemine dayalı otomatik odaklama ve yüksek çözünürlüklü mikroskobik görüntüleme sistemi geliştirme yaklaşımı

Development approach of microscopic imaging with high resolution and auto-focusing based on image fusion method

  1. Tez No: 365218
  2. Yazar: HÜLYA DOĞAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT EKİNCİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Kıstas Fonksiyonları, Otomatik Odaklama, Otomatik Tarama, Wiener Filtresi, Yapay Sinir Ağları, Mikroskobik Motorize Sistem, Renkli İmgelerin Füzyonu, Panoramik Görüntü Birleştirme, Auto-Focus Function, Auto-Focusing, Auto-Scanner, Artificial Neural Networks, Microscopic Motorized System, Color Image Fusion, Image Stitching
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 108

Özet

Otomatik mikroskobik görüntüleme sistemleri, hastalıkların ön teşhisi aşamasında hastanın enfeksiyon derecesini ve hastalığın ciddiyetini belirlemede kullanılan önemli bir teknolojidir. Zaman kaybını önlemek için dikkatsiz ya da kısa süreli analiz yapıldığında, numune üzerindeki bakteriler görünmemekte ve yanlış hastalık teşhisi ya da bulgular oluşabilmektedir. Hastalıkların ön teşhis sürecini kısaltan otomatik mikroskobik görüntüleme sistemleri numune analiz süreçlerinde kolaylık ve güvenilirlik sağlamaktadır. Tez çalışmasında, otomatik odaklama ve otomatik tarama yapabilen yeni bir mikroskobik görüntüleme sistemi gerçekleştirilmiştir. Z ekseninde sıralı görüntülerde maksimum odaklama değerine sahip tek görüntüyü seçmek yerine, mikroskobik görüntülemede otomatik odaklama için farklı netliklere sahip imgelerin füzyonu önerilmiştir. Ek olarak, mikroskobik imgelerin füzyonu için hangi renk kanalının uygun olduğunu ve hangi imge füzyon yönteminin daha iyi sonuç verdiğini ispatlamak için çeşitli değerlendirme kriterleri kullanılmıştır. Tarama sürecinde, X-Y ekseninde ortak alanlara sahip görüntüler görüntü netliği kaybedilmeden ve numune sınırları belirlenerek tüm lens yerine sadece numune alanı taranarak birleştirilmiş yüksek çözünürlüklü (panoramik) görüntü elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

An Automatic microscopic imaging system is an important technology to determine the degree of infection patients and severity of the disease in the process of pre-diagnosis of diseases. When the sample is analyzed in a very short time or without attention to prevent of loss of times, the bacterias on the sample can be not seen, thus misdiagnosed and symptoms can occur. The automatic microscopic imaging system performs this process automatically and provides reliability and simplicity during analyzing of sample. In this paper, a novel automatic microscopic imaging system with auto-focusing and auto-scanning is implemented. Multi-focus color image fusion is purposed for auto-focusing on microscopic imaging, instead of selecting a single in-focus image with maximum auto-focus function value on the sequential images on the Z axis. Moreover, various evaluation criteria is used to prove which image fusion method is better and which color model is suitable for microscopic image fusion. During scanning process, images with overlapped areas on the X-Y axis are stitched without image sharpness and by scanning only sample region rather than all of slide by detecting border region of sample, and a single image with high resolution (panoramic) is obtained.

Benzer Tezler

  1. Software development for X-ray fluoroscopy and mr image fusion

    X-ışınlı floroskopi ve mr imge füzyon yazılımı

    EMRE ÖZDAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    BiyomühendislikBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CENGİZHAN ÖZTÜRK

  2. RGB, VNIR ve SWIR kameralar ile elde edilen buğday çekirdeği görüntülerinin farklı füzyon stratejileri uygulanarak tanınması ve sınıflandırılması

    Identification and classification of wheat kernel images obtained by RGB, VNIR and SWIR cameras by implementing different fusion strategies

    BÜŞRA YAVUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞAHİN IŞIK

  3. Çok duyargalı imge modelleri ile araç sürücüsü kafa hareketlerinin değerlendirilmesi

    Vehicle driver state assessment using multi sensory image modalities

    HALUK EREN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET CELENK

    PROF. DR. MUSTAFA POYRAZ

  4. Sensor fusion of a camera and 2D LIDAR for lane detection and tracking

    Şerit tespiti ve takibi için kamera ve 2D LIDAR sensör füzyonu

    YASİN YENİAYDIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KLAUS VERNER SCHMİDT

  5. Sparse representation frameworks for inference problems in visual sensor networks

    Görsel algılayıcı ağlarındaki istatiksel çıkarım problemleri için seyrek temsil yöntemleri

    SERHAN COŞAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN