Detection of triangular and rectangular objects in digital images
Sayısal imgelerde üçgensel ve dikdörtgensel nesnelerin belirlenmesi
- Tez No: 367778
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SERKAN GÜNAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Geometrik Şekil Tespiti, Üçgensel Nesne Tespiti, Dikdörtgensel Nesne Tespiti, Şekil Analizi, Hough Dönüşümü, Geometrical Shape Detection, Triangular Object Detection, Rectangular Object Detection, Shape Analysis, Hough Transform
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Bu tez çalışmasında, sayısal imgelerdeki döndürülmüş üçgensel ve dikdörtgensel nesnelerin tespiti için yeni yöntemler önerilmiştir. Önerilen yöntemler, yakın zamanda geliştirilmiş olan başarılı bir kenar tespit algoritmasından faydalanmakta olup, tespit ve doğrulama olmak üzere iki aşamadan oluşmaktadır. Tespit aşamasında, önerilen yöntemler çizgi parçalarını kullanarak üçgensel ve dikdörtgensel şekillerin tespitini yapmaktadır. Kenar tespit algoritmasıyla tespit edilen çizgi parçaları, açıları ve aralarındaki uzaklığa göre ikili çizgi parçalarına dönüştürülmüştür. Aday ikili çizgi parçaları önce kendi aralarında birleştirilmiştir. Eğer üçgen veya dikdörtgen oluşmamışsa, üçgensel şekiller için tek bir çizgi parçasıyla, dikdörtgensel şekiller için bu iki ikili çizgi birleştirildikten sonra tek bir çizgi parçasıyla karşılaştırılarak uygun ölçütlerde birleştirilmiştir. Son olarak, doğrulama aşamasında, Helmholtz prensibi ve Yanlış Alarm Sayısı (YAS) hesaplaması kullanılarak onaylanmıştır. Deneysel çalışmaların sonucuna göre, önerilen yöntemler, bilgisayarla görü alanında sıkça kullanılan Açık Kaynaklı Bilgisayarla Görü (OpenCV) üçgen ve dikdörtgen tespit algoritmalarına göre daha yüksek tespit başarımı sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
In this dissertation, novel methods are proposed for the detection of rotated triangular and rectangular objects in digital images. The proposed methods utilize recently developed and successful edge detection algorithm, and consist of detection and validation stages. In the detection stage, the proposed methods use line segments and construct triangular and rectangular shapes from those segments. The line segments detected by using edge detection algorithm are converted into line pairs according to their angles and distance between each two lines. The candidate line pairs are first combined with each other. If the triangular or rectangular shapes are not constructed, for triangular shapes these line pairs are combined with a single line segment, for rectangular shapes two line pairs combined, and then these pairs are combined with a single line segment by following the appropriate criteria. Finally, in the validation stage, the candidate triangles and rectangles are validated using Helmholtz principle and Number of False Alarms (NFA) computation. According to the results of the experimental studies, the proposed methods offer higher detection performances than Open Source Computer Vision (OpenCV) triangle and rectangle detection algorithms which are commonly used in computer vision field.
Benzer Tezler
- Sayısal arazi modeli ve batimetrik verilerin kıyı bilgi sistemine entegrasyonu
Başlık çevirisi yok
CİHANGİR AYDÖNER
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiUzaktan Algılama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DERYA MAKTAV
- Range profile extraction in noise radars based on the target characteristics
Gürültü radarlarında hedef karakteristiklerine dayalı menzil profili çıkarımı
ŞEVVAL KARABAĞ ÇAHA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK PAKER
- Traffic sign recognition for unmanned vehicle control
İnsansız araç kontrolu için trafik işareti tanıma
MEHMET BÜLENT HAVUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR
DOÇ.DR. MEHMET METE BULUT
- Real time traffic sign recognition system on FPGA
FPGA üzerinde gerçek zamanlı trafik işareti tanıma sistemi
HASAN IRMAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT
PROF. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR
- Design simualtion and analysis of piezoresistive microcantilever for biosensing applications
Biyolojik tespit uygulamaları için piezoresistive mikrokantilever tasarım, simülasyon ve analizi
AMAL AHMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT TRABZON