Geri Dön

Learning shape from focus

Odaklanmayla şekil öğrenme

PDF İndir

  1. Tez No: 495123
  2. Yazar: MOHAMMAD AWAD
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. TARKAN AYDIN
  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: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Son yıllarda bilgisayarlı görü ve iki boyutlu imgelerin görüntü işlenmesinde büyük ilerlemeler kaydedilmiştir, iki boyutlu imge serilerden üç boyutlu sahne modellemesi gerçekleştirmek bu gelişmelerden biridir. Bu yöntemlerden biri lenste derinlik algısı oluşturmak için imgelerdeki odak dizilerini odak parametresiyle birleştirmeye dayanmaktadır. Bu çalışmada önerilen yöntem“Shape from focus”ve“shape from defocus”çalışmalarında kullanılmak üzere ihtiyaç duyulan, odak değerinin değişken olduğu imge dizilerini“light field”kullanarak elde eden bir yöntem sunulmaktadır. Sonraki aşamada, odak dizilerinden ve odak dizilerinin komşularından, farklı düzeylerdeki türevlerden oluşan odak ölçüsünü her piksele uygulayarak her piksel için farklı öznitelikler elde edilecektir. Bu özniteliklerin veri setine ait doğruluk tablosuyla birlikte kullanılmasıyla oluşturduğumuz yeni veri seti üzerinde makine öğrenme algoritmaları çalıştırarak yüksek bir kestirim oranı elde etmeyi hedeflemekteyiz.

Özet (Çeviri)

Great achievements have been made into computer vision and the processing of 2D images taken by cameras, for example we can infer the 3D information of a scene by treating a collection of 2D images taken at that scene. One of those methods rely on focus cues in an image and relating them to the focus parameter of the lens to determine the third dimensions of the scene. We propose a method where we use a“Light Field”image set to produce a collection of images with varying focus parameters similar to those used in“Shape From Focus”and“Shape From Defocus”. We then apply our own set of measures consisting of focus cues of pixels and their neighborhoods, derivatives of images in different orders and directions and different focus calculations for the same pixel. By combining those attributes with the ground truth label, we create a dataset and process it with machine learning algorithms to estimate the depth with high accuracy.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    787364

    Algorithms for learning from online human behavior and human interaction with learning algorithms

    İnsanların çevrimiçi davranışından ve öğrenme algoritmalarıyla etkileşiminden öğrenen algoritmalar

    GÖKHAN ÇAPAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARZUCAN ÖZGÜR TÜRKMEN

    PROF. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL

  2. Tez No

    1015963

    Gerçek zamanlı ultrason görüntülerinden derin öğrenme ile lenf nodu tipinin otomatik tespiti ve sınıflandırılması

    Real-time automatic detection and classification of lymph node types from ultrasound images using deep learning

    OĞUZ BAYSAL

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Diş HekimliğiKocaeli Üniversitesi

    Ağız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENVER ALPER SİNANOĞLU

  3. Tez No

    720821

    Segmentation of multi class retinal lesions from fundus images

    Fundus görüntülerınden çok sınıflı retina lezyonlarının segmentasyonu

    ELİF KÜBRA ÇONTAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖZDE AKAR

  4. Tez No

    957492

    Türkiye'de okul öncesi eğitim programlarının (1952-2024) afet dirençliliği bakımından incelenmesi, oyun tabanlı afet farkındalık etkinlikleri

    Analysis of preschool education programs in Türkiye (1952-2024) in terms of disaster resilience, play-based disaster awareness

    ESEN AYANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Kamu Yönetimiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Afet ve Acil Durum Yönetimi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    PROF. DR. NİLGÜN OKAY

  5. Tez No

    845736

    Image processing and machine learning techniques for Chagas disease identification and segmentation

    Görüntü işleme ve makine öğrenimi teknikleri, Chagas hastalığı tanı ve segmentasyonu için

    INASS MOHAMMED AZZAWI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. LAVDİE RADA ÜLGEN

Geri Dön