Geri Dön

Endüstriyel kameralar için hiperspektral bantlarda adaptif pozlama süresi kestirimi

Adaptive exposure time prediction in hyperspectral bands for industrial cameras

  1. Tez No: 424207
  2. Yazar: YAHYA DOĞAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET ÇINAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 90

Özet

Bu çalışmada, hiperspektral görüntüleme için yeni bir pozlama düzeltme yöntemi sunulmuştur. Başlangıçta sistemde kullanılacak donanımsal parçaların entegrasyonu yapılmıştır. Daha sonra her bant için minimum ve maksimum pozlama değerlerini gösteren bir başvuru çizelgesi (look-up table) oluşturulmuştur. Geliştirilen bir görüntü alımı arayüzü ile farklı hiperspektral bantlarda değişik pozlama sürelerine sahip imgeler elde edilmiştir. Devamında, pozlama durumunu temsil edebilecek çeşitli öz nitelikler belirlenmiş ve bir veri seti oluşturulmuştur. Yapay sinir ağları (YSA) modellerinden Çok Katmanlı Algılayıcı ağ modeli, Doğrusal Regresyon ve REPTree algoritmalarının pozlama durumunu belirlemedeki başarıları kıyaslanmıştır. Çalışmanın devamında pozlama durumunu %99.18 doğru tahmin eden REPTree algoritması temel alınarak gerçek zamanlı olarak, istenilen hiperspektral bantta en yüksek pozlama kalitesine sahip imgeyi belirlemeye çalışan uygulama geliştirilmiş ve sonuçlar irdelenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, a new method for exposure time correction for hyperspectral imaging is introduced. Initially, the hardware setup is established. Then, a look-up table which shows the minimum and maximum exposure times for each band is built. The images having different exposure times for different hyperspectral bands are acquired using developed image acquisition system. Afterwards, various features that can represent the exposure state are identified and a dataset is established. The success of Multilayer Perceptron model of Artificial Neural Networks (ANN), Linear Regression and REPTree algorithms in determining the quality of exposure are compared. After that, by using the REPTree algorithm that estimates the exposure quality with 99.18% accuracy, an application attempting to determine the image with the highest exposure quality at the desired hyperspectral band is developed and the results are analyzed.

Benzer Tezler

  1. Uzaktan algılama teknolojileri kullanılarak denizlerde kirliliğin izlenmesi: Marmara Denizi örneği

    Monitoring of pollution in the sea using remote sensing technologies: The case of the Sea of Marmara

    BUSE TIRMANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU

  2. Otonom mobil robotlar için aruco işareti temelli yanaştırma algoritmalarının geliştirilmesi

    Developing docking system for mobile robots with aruco markers

    ENES MALİK KAPTAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mekatronik MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN GELEN

  3. Yakın resim fotogrametrisinde mikrofotogrametrik uzman sistem tasarımı, tesisi ve kalibrasyonu

    A micro-photogrammetric expert systems design, application and calibration in close range photogrammetry

    BAHADIR ERGÜN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN ALTAN

  4. Derin öğrenme tabanlı sürücüsüz araç sistemleri

    Deep learning based autonomous vehicle systems

    KORAY AKİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Uludağ Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET EMİR DİRİK

  5. Gerçek zamanlı mermi kovanı kalite kontrol sistemi tasarımı

    Real-time ammonution case quality control system design

    KEREM ALBAYRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri Ürünleri TasarımıGazi Üniversitesi

    Endüstriyel Tasarım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADNAN AKKURT