Geri Dön

Contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE) and shadow removal for controlled environment plant production systems

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 403086
  2. Yazar: BURAK ÜNAL
  3. Danışmanlar: DR. ALİ AKOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: The University of Arizona
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Greenhouse interior climate presents a challenging environment to work with computer vision systems such as varying light intensities, shadows due to structural elements, and air flow induced canopy movement. In this study our objective is to minimize these effects by designing and developing histogram equalization and shadow removal methods optimized for operating in the greenhouse environment. Adaptive histogram equalization is a popular and effective method for enhancing the visibility of local details of an image. However, this method is computational intensive and has an inclination to amplify noise in relatively homogeneous regions of an image. The CLAHE solves these drawbacks, but requires large memory footprint which makes the approach not suitable for hardware implementation. We re-design the flow of the CLAHE and propose a new architecture that achieves real time processing of 640 × 480 images at a rate of 354.36 fps and reduces the hardware resource usage by a factor of 12X for block RAMs and 6.7X for logic blocks compared to state-of-the-art implementation. Our implementation reduces the execution time of the CLAHE by a factor of 21.6X with respect to the Matlab implementation. The presence of shadows in image makes it hard to detect and track object(s) of interest during non-contact sensing based plant health monitoring. State of the art shadow removal techniques perform best only under a specific angle of light that they are designed for. The shadow removal problem gets further complicated when the environmental conditions such as the effects of cloud and rain are taken into account. Detecting shaded region and increasing the illumination in shaded region without creating an artifact in the original image are two challenging problems from hardware implementation perspective. In our approach we consider converting image into YUV space in order to reduce the computation complexity and eliminate the need for double precision calculations. We reduce execution time of the shadow detection and recovery stages by a factor of 9.9X and 44.5X respectively for a 300 × 400 image with respect to the state of art method, without sacrificing the image quality.

Benzer Tezler

  1. Distortion detection and restoration pipeline for phase contrast microscopy time-series-images

    Faz kontrast microskopi zaman serisi goruntulerinde bozulma tespiti ve yeniden yapılandırma algoritması

    MAHMUT UÇAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Demokrasi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DEVRİM ÜNAY

    PROF. DR. Uğur TÖREYİN

  2. Tıbbi görüntülerde sınıflandırma başarısının arttırılması için ön işlem ve model parametrelerinin sezgisel optimizasyonu

    Heuristic optimization of preprocessing and model parameters to improve classification success in medical images

    FURKAN ATLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Yönetim Bilişim SistemleriBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İHSAN PENÇE

  3. Uzaktan algılama için görüntü iyileştirme metotlarının incelenmesi

    Analysis of image enhancement methods for remote sensing

    YASİN DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErzurum Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NUR HÜSEYİN KAPLAN

  4. Rüzgar hızı tahminlemesi için derin öğrenme ve ayrıklaştırma temelli uyarlanabilir hibrit tahmin modeli geliştirilmesi

    Development of a deep learning and discretization based adaptive hybrid forecast model for wind speed forecasting

    MUSTAFA TAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEM EMEKSİZ

  5. Diyabetik retinopati tespitinde yeni bir algoritma kullanılarak optik disk yerinin kestirimi

    The estimation of optic disc location via a novel algortihm for diabetic retinopathy detection

    MEHMET NERGİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET AKIN