Genetik algoritma kullanılarak renk ve doku özelliklerine dayalı içerik tabanlı görüntü erişim sistemi tasarımı ve uygulaması
The design and application of content based image retrieval system based on color and texture features by using genetic algorithm
- Tez No: 431094
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN AYHAN ERDEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
Son yıllarda teknolojinin gelişmesi ve kamera, telefon, tarayıcı gibi sayısal görüntü sağlayan araçların artmasıyla sayısal görüntülerin hacmi hızlıca artmıştır. Bu görüntülere gerektiğinde erişim sağlama fikri görüntü erişim sistemlerini ortaya çıkarmıştır. Büyük görüntü veritabanlarından istenen görüntülere erişim önemli bir problemdir. Bu probleme çözüm için içerik tabanlı görüntü erişim (İTGE) sistemleri geliştirilmiştir. İTGE sistemleri görüntünün görsel özelliklerini çıkarır ve elde edilen bu özellikleri görüntü erişiminde kullanır. Görüntüler zengin içeriğe sahip olduklarından dolayı tek özelliğe dayalı İTGE sistemleri düşük performans gösterir. Bu yüzden çalışmada görüntülerin renk ve doku özeliklerini çıkaran beş farklı yöntem birleştirilerek yeni bir İTGE sistemi geliştirilmiştir. Renk özellik çıkarımı için renk momenti, renk histogramı ve renk uyum vektörü kullanılmıştır. Doku özellik çıkarımı için gri seviye eş oluşum matrisi ve dalgacık dönüşümü doku analizi kullanılmıştır. Eşit ağırlıkta birleştirilen özelliklerin iyi sonuç vermediği görülmüştür. Bu yüzden genetik algoritma ile özellikler optimize edilerek sistemin performansı arttırılmıştır. Sonunda tüm yöntemler WANG veritabanı üzerinde ayrı ayrı test edilmiş ve mevcut İTGE sistemleri ile karşılaştırılmıştır. Renk ve doku özelliklerine dayalı önerilen İTGE sisteminin sadece renk veya doku özelliklerini kullanan sistemlere göre ve yapılmış mevcut İTGE sistemlerine göre daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. Bu durum önerilen İTGE sisteminin daha etkin ve başarılı olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
In recent years, with the development of technology and spread of digital devices such as cameras, mobile phones and scanners, a number of digital images have been dramatically increased. Searching, browsing and retrieving in the mass image database has become hot topic. But retrieving similar images from large image database is significant problem. To overcome this problem, content based image retrieval (CBIR) systems are emerged. In CBIR system, images are defined by using visual features. CBIR retrieves images according to their features. CBIR system based on a single feature has a low performance. Hence in this thesis, five different methods which extract color and texture features were combined to devolop a new CBIR system. Color histogram, color moment and color coherence vector were used for color feature extraction and grey level co-occurrence matrix (GLCM) and wavelet transform were used for texture feature extraction. Then all extracted features were integrated for image retrieval. Equally weighted combined features did not give best result. Thus genetic algoritm (GA) was used to train these features with different weights to achive good results. As a result, all methods were tested on WANG database. The proposed system using GA was compared with other existing systems. The results showed that the proposed system gave successful performance.
Benzer Tezler
- Automatic caricature recognition
Otomatik karikatür tanıma
BAHRİ ABACI
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
- Uydu görüntü verisinin yapay sinir ağları ile sınıflandırılması
Classification of satellite imagery data with artificial neural networks
COŞKUN ÖZKAN
Doktora
Türkçe
2001
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. FİLİZ SUNAR ERBEK
- Otomotiv montaj hatlarında montaj öncesi ara stok içeriğinin belirlenmesi
Determining pre-assembly resequencing buffer content in automotive assembly lines
ELİF ELÇİN GÜNAY
Doktora
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. UFUK KULA
- Antep fıstığı dış kabuğu ve kestane kabuğundan yenilikçi yöntemlerle üretilen nanoselülozun farklı teknolojilerle dondurulmuş ekmek hamurunda kriyoprotektan olarak kullanım potansiyelinin araştırılması
Investigating the cryoprotectant potential of nanocellulose valorized from pistachio hull and chestnut shell via innovative methods in bread dough frozen by different technologies
AHMET GÖRGÜÇ
Doktora
Türkçe
2023
Gıda MühendisliğiAydın Adnan Menderes ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH MEHMET YILMAZ
- FPGA platformu için Vivado HLS tabanlı SURF algoritmasının gerçeklenmesi
Realization of SURF algorithm based on Vivado HLS for FPGA platform
HÜSEYİN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖVÜNÇ POLAT