Geri Dön

Gabor filtreleri ile görüntülerde karakter dizisine benzeyen içerik tespit etme

Detection of the content resembling character sequences on images with gabor filters

  1. Tez No: 406329
  2. Yazar: SİBEL ÇİMEN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NERHUN YILDIZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Günümüzde insan makine etkileşiminin giderek artmasından dolayı yeni algoritmalar geliştirilmektedir. Bu algoritmalar ile birlikte makineler yapay zeka kazanmakta ve insan etkileşimleri artmaktadır. İnsan makine etkileşiminde ise görüntü işleme teknikleri etkili rol oynamaktadır. Görüntü işleme teknikleri ile birçok problem çözülebilmektedir ve bu problemler arasında da görüntülerdeki karakter dizilerinin yer almaktadır. Bu durum örneklendirilecek olursa plaka konumu tespiti en iyi örneklerden bir tanesi olacaktır. Plaka konumu tespiti ile ilgili literatürde pek çok çalışma bulunmaktadır. Kenar belirleme yöntemi gibi farklı yöntemler kullanılmaktadır. Geliştirilen bu yöntemlerin tanıma oranları yüksek olsa dahi hesap yükü fazla olduğundan FPGA gibi sayısal donanımlarda gerçeklenmesini zordur. Bu problemler göz önünde bulundurulduğunda Hücresel Sinir Ağları (HSA) ile tasarlanan Gabor benzeri filtreler ile plakanın yönlü bileşenleri çıkartılarak hızlı bir konum tespiti yapılabilir. Literatürde bulunan birçok çalışmada HSA Gabor benzeri filtreler FPGA donanımında verimli bir şekilde gerçeklendiği gözlemlenmektedir. Bu sayede Gabor benzeri filtrelerin yön ve frekans seçici özelliğinden yararlanılarak hızlı ve tanıma oranı yüksek algoritmalar geliştirilebilir. Bu çalışmada sayısal tasarımlara uygun, doğruluk oranı % 81 civarında olan plaka konumu tespiti üzerinde uygulanmış bir algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritmada HSA Gabor benzeri filtre kullanılmış ve yönlü bileşenleri çıkartabilen morfolojik yönlü filtreleme anlatılmıştır.

Özet (Çeviri)

Because interaction relationship between human and machine is increasing, new algorithms are developed. Via these algorithms, machines are won artificial intelligence and human interaction increases. Image processing techniques have an efficient role in human machine intereaction. Many problem can be solved with image processing techniques and these problems includes character series on images. If it is illustrated, plate location recognition problems can be one of the best example. In the literature, a lot of publications about plate location recognition. Different methods are used such as edge detection. Even if recognition rate is high of these methods, the algorithms have difficulties by implementation on numerical systems such as FPGA. If these problems are considered, a fast recognition algorithm can be designed by obtaining oriented components of plates using Gabor-type filters which are designed with Cellular Neural Networks (CNN). CNN Gabor-type filters are implemented effectively in hardware of FPGA in many literature works. Thus, algorithms, which have high recognition rate can be developed benefiting from features of selection of direction and frequency of Gabor-type filters. In this study, an algorithm, which is convenient for digital design and it has 81 % accuracy rate is developed on plate location recognition. In this method, CNN Gabor-type filters are used and morphological operations such as Gabor-type filters direction selector structure is used.

Benzer Tezler

  1. Sayısal donanım gerçeklemesine yönelik el yazısı karakter tanıma sistemi tasarımı

    Handwritten character recognation system desing for digital hardware implementation

    NURULLAH ÇALIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEDAT TAVŞANOĞLU

  2. Uzamsal bilgi kullanarak histopatolojik görüntü analizi

    Histopathological image analysis using spatial information

    MUHAMMED EMİN BAĞDİGEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN BİLGİN

  3. Mamografi görüntülerinde mikrokalsifikasyonların görünürlüğünün iyileştirilmesi ve sınıflandırılması için yeni yaklaşımlar

    The new approaches for the classification of microcalcifications in the visibility-enhanced mammogram images

    AYŞE AYDIN YURDUSEV

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MAHMUT HEKİM

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CANAN ORAL

  4. Dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağı kullanarak doku tanıma

    Pattern recognition by using wavelet transform and artificial neural network

    A.SAMET HAŞİLOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Kontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İHSAN GÖK

  5. Gabor filtreleri ve seyrek gösterim ile SAR görüntülerinde otomatik hedef tanıma

    Automatic target recognition in SAR images by using sparse representation and Gabor filters

    AHMET KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İRFAN KARAGÖZ