Color Image segmentation using Spectral clustering
Spektral kümeleme kullanan Renkli Görüntü bölütleme
- Tez No: 516376
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OĞUZ BAYAT
- 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: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
spektral kümeleme yeni ortaya çıkmış ve en yaygın kümeleme algoritmalarından biri olmuştur ve öğrenme algoritması sansürsüz olarak kabul edilmiştir. Uygulanması kolaydır ve standart doğrusal cebir yazılımı kullanılarak verimli bir şekilde çözülebilir. Genellikle, normal kümeleme algoritmalarından daha ağırdır, örneğin K-ortalama algoritması. segmentasyon, çeşitli bölgelere giren ve faydalı öğelere yeniden resim sunumu ve daha açık bir şekilde analiz için kullanılan dijital bir görüntü bölme işlemidir. Renk temelli bölütleme işlemi, alanın renginden büyük ölçüde etkilenir. L * a * b renk alanı, renkli görüntünün içeriğini en iyi temsil eder. Bu tezde, renk görüntüsünü L * a * b renk uzayı ile bölümlemek için bir algoritma geliştirilmiş ve bunu spektral algoritma verilerek sınıflandırılmıştır. Nesnelerin tanımlanması ve sınıflandırılmasında hem şekil hem de gösterim açıklaması önemli bir konudur. Ortaya çıkan renk bölütleme şeması bazı görüntülere uygulanmıştır ve ampirik veri, katsayılar daha iyi yapılandırılmışsa, iyi gelişmiş bir bölütleme algoritmasını gösterir.
Özet (Çeviri)
the spectral clustering has newly arise and has become one of the most common clustering algorithms, and the learning algorithm is considered uncensored. It is easy to apply and can be efficiently solved using standard linear algebra software. Often outweigh the normal clustering algorithms, for example, the K-mean algorithm. segmentation is a digital image split that is entered into several regions and re-image representation to useful elements and more clearly for analysis. The process of color-based segmentation is greatly influenced by the color of the space. the L*a*b color space is the best representative of the contents of the color image. In this dissertation, an algorithm was developed to segment the color image using L*a*b color space and then the spectral algorithm was applied to the data to classify it. Description of shape nor representation is an important issue both in the identification and classification of objects. The resulting color segmentation scheme has been applied to some of the images and empiricism data indicate a well-advanced segmentation algorithm if the coefficients are better configured.
Benzer Tezler
- Segmentation of tissue images stained with hematoxylin and eosin using artificial bee colony algorithm
Hematoksi̇li̇n ve eozi̇n i̇le boyanmış doku görüntüleri̇ni̇n yapay arı koloni̇si̇ algori̇tması i̇le bölütlenmesi̇
KHALİF MUSE WARSAME
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RİFAT KURBAN
- Investigation of artificial intelligence-based point cloud semantic segmentation
Yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik bölümlendirmesinin incelenmesi
MUHAMMED ENES ATİK
Doktora
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAİDE DURAN
- Akgöl Sulak Alanı'nın yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ile incelenmesi
Observation of Akgol Wetland with high spatial resolution satellite images
AYLİN TUZCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
- Derin öğrenme ile uydu görüntülerinde hedef tespiti
Target detection in satellite images using deep learning
VAZIRKHAN TARVERDIYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- İnsansız hava aracı görüntülerinden kentsel alanlarda araç tespiti
Vehicle detection in urban areas from unmanned aerial vehicle images
MÜSLÜM ALTUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve FotogrametriHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER