Detection of moving objects and their classification using interactive segmentation methods
İnteraktif segmentasyon metotlarını kullanarak hareketli nesnelerin tespiti ve sınıflandırılması
- Tez No: 458000
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İLHAN AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Son yıllarda, sayısal görüntü ve video verilerinin artması, görüntü işlenmesinde artan bir talebe yol açtı. Sabit bir kamera için hareket eden nesnenin tespiti aktif bir araştırma alanı haline geldi. Bu yöntem birçok görme tabanlı uygulama için kullanılabilir. Ana işlem, hareketli hedef nesnenin görüntü dizilerinden çıkarılması ve sonraki karelerde izlenmesidir. Bir video analizinde ilk adım olarak, nesne tespiti sistem için önemli bir konudur. Nesne tespiti ve sınıflandırma, endüstriyel süreçte kalite kontrolünde iki önemli görevdir. Bir kalite kontrol algoritmasının ilk adımı, hareket eden nesnenin tespitidir. Daha sonra, tespit edilen nesne boyut ve renk ile ilgili özelliklerine göre sınıflandırılır. Bu çerçevede, hareketli bir nesneyi tespit etmek için interaktif bir resim bölütleme yöntemi önerilecektir. Bölütleme yöntemi üç aşamaya dayanır: Bunlar bir renkli görüntünün yüksek kontrastlı gri seviyeli görüntüsünün hesaplanması, arka planın ve nesnelerin Otsu eşik değerlemesi kullanılarak ayrılması ve parçalanmış görüntülerin deliklerini doldurmak için morfolojik işlemddir. Hareketli nesne algılandıktan sonra, bu nesnenin sınıfı görüntü momentleri kullanarak belirlenecektir. Önerilen yöntem, hareketli nesneyi arka plandan ayırır. Algoritma, yüksek çözünürlüklü bir kameradan alınan iki video ile test edilmiştir. Önerilen yöntemin performansı gerçek bir veri olarak değerlendirilmiş ve iyi sonuçlar alınmıştır. Diğer taraftan, son zamanlarda kalite kontrolü endüstriyel sistemlerde çok önemli bir görev alanı olmuştur. Bir ürünün kalite kontrolü üretim sırasında yapıldığında imalat hataları en aza indirgenir. Bu amaçla otomatik kontrol sistemi geliştirilmesi planlanmaktadır. Bu tezde, kalite kontrol ve denetim amaçları için yeni bir görme tabanlı yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntem, temeli Gauss karışım modellerine dayanan interaktif bölütlemeyi kullanmaktadır. Geçerli çerçeve bölütlendikten sonra, gürültüyü azaltmak için bölütlenmiş görüntüye bazı morfolojik operatörler uygulanmıştır. Daha sonra bazı geometrik özellikler hesaplanır ve nesnelerin boyutlarına göre incelenecektir. Önerilen yöntemin etkinliği gerçek videolar kullanılarak sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In recent years, the rise of the digital image and video data available has led to an increasing demand for image processing. Moving object detection for a fixed camera has become an active research area. It can be used for many vision-based applications. The main concern is subtracting the moving target object from image sequences and tracking them in the next frames. As the first step in a video analysis, object detection is an important issue in the system. Object detection and classification are two very important tasks for quality control in the industrial process. The first step of a quality algorithm is the detection of the moving object. Afterward, the detected object is classified according to its size and color related properties. In this framework, an interactive image segmentation method will be proposed to detect a moving object. The segmentation method is based on three steps: the calculation of the high contrast gray-level image of a color image, separation of the background and objects using Otsu thresholding, and morphological process to fill holes in segmented images. After the moving object is detected, the class of this object will be determined by using image moments. The proposed method separates the moving object from the background. The algorithm will test two videos that were taken from a high-resolution camera. The performance of the proposed method is assessed a real data and good results were obtained. In the other hand, more recently the quality control is a very important task in industrial systems. When the quality control of a product has been made during production, the manufacturing defects will be minimized. For this purpose, automatic inspection system planned to be developed. In this research, a new vision based method will be proposed for quality control and inspection purposes. The proposed method uses interactive segmentation which the main principle is based on Gaussian mixture models. After the current frame is segmented, some morphological operators will be applied to the segmented image in order to reduce noise. Some geometrical features are supposed to be calculated and the objects will be inspected according to their sizes. The efficiency of the proposed method will be ensuring by using real videos.
Benzer Tezler
- Araç renk tanıma sistemi
Vehicle color recognition system
ERİDA DULE
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Pyroelectric infrared (PIR) sensor based event detection
Piroelektrik kızılberisi algılayıcı tabanlı olay tespiti
EMİN BİREY SOYER
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN
- Benek gürültüsü gidermeye dayalı veri artırma ile derin ağlarda radar hedef sınıflandırma
Despeckling based data augmentation approach in deep learning based radar target classification
ŞAKİR HÜDAİ MERT CEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- Bulanık (Fuzzy) sınıflayıcılarla EKG şekil bozukluklarının belirlenmesi
Detection of ECG shape changes by using fuzzy classifiers
ZÜMRAY DOKUR
- Effects of atmospheric correction on vehicle classification with single and dual band infrared images
Tek ve çift bant kızılötesi imgelerle araç sınıflandırmaya atmosferik düzeltmenin etkileri
SEÇKİN ÖZSARAÇ
Doktora
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖZDE AKAR