Geri Dön

Video sinyallerinde hareket tespit uygulaması

Application of motion detection on video signals

  1. Tez No: 597778
  2. Yazar: KAAN GENÇAY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. UMUT ENGİN AYTEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 56

Özet

Günümüzde gelişen teknoloji ile birlikte görüntü işleme gibi yüksek işlem maliyeti gerektiren konular yaygınlaşmakta ve uygulanmaktadır. Hareket tespiti, görüntü işleme alanının bir konusudur ve ihtiyaçlardan dolayı popülerliğini korumaktadır. Gelişen teknolojinin sunduğu görüntülü konuşma servisleri, görüntü depolama ihtiyaçları, kablolu ve kablosuz ağlar arasında görüntü aktarma işlemleri yüksek bant genişliği ve depolama alanı gereksinimi doğurmaktadır. Bu gereksinimler göz önünde bulundurulduğunda, video sıkıştırma ve ara değerlendirme yöntemleri gibi veri sıkıştırma algoritmaları önem kazanmaktadır. Video sıkıştırma formatlarında standartlaşan hareket tespit algoritmaları mevcuttur. İyi bir sıkıştırma için yüksek doğruluk oranı gerekirken, bu yoğun işlemin olabilecek en az işlem maliyeti ile elde edilmesi gerekmektedir. Bu tez çalışmasında, bir hareket sınıflandırma yöntemi kullanılarak sınıflandırılan alanlarda farklı arama algoritmalarının kullanılması önerilmiştir. Çalışmada, Blok Eşleşme Algoritması (BEA) ile hareket tespiti gerçekleştirilmiştir. Öncelikle durağan blokların sınıflandırılması için Mutlak Farkların Toplamı (MFT), hareketli ve yarı hareketli alanların sınıflandırılmasında Otsu eşik belirleme yöntemi, arama algoritmaları olarak Yeni Üç Adım Arama (YÜAA) algoritması ve Eşkenar Arama (EA) algoritması kullanılmıştır. Önerilen yöntemin etkinliğini göstermek için farklı özelliklerdeki“Susie”,“foreman”ve“boat”veri setleri kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar, çalışmanın YÜAA ve EA algoritmalarına çok yakın doğruluk oranı sunduğunu ve YÜAA ve EA algoritmalarından daha az işlem maliyeti getirdiğini söylemektedir.

Özet (Çeviri)

Nowadays, requiring highly processing costs subjects such as image processing has become widespread with the developing technology. Motion detection is a subject of image processing and is popular due to needs. These services offered by developing technology such as video communication services,image storage needs, image transfer between wired and wireless networks require high bandwidth and storage space. Considering these requirements, data compression algorithms such as video compression and interim evaluation methods are getting important. There are standardized motion detection algorithms in video compression formats. While a high degree of accuracy is required for good compression, this intensive process has to be achieved with the lowest possible processing costs. In this thesis, using different search algorithms is proposed in the fields classified by using a new motion classification method. For motion detection, Block Matching Algorithm (BMA) is used. In order to classify static blocks Total Absolute Differences (TAD) is used, to classify moving and half-moving blocks Otsu threshold determination method is used. New Three Step Search (NTSS) algorithm and Diamond Search (DS) algorithm were used as the search algorithms.“susie”,“foreman”and“boat”data sets were used to demonstrate the effectiveness of the proposed method. Experimental results suggest that the study provides a very close accuracy to the NTSS and DS algorithms and brings less transaction costs than the NTSS and DS algorithms.

Benzer Tezler

  1. Estimation and restoration for heat haze effects in image and video processing

    Görüntü ve video işlemede ısı dalgalanması etkilerinin tahmini ve restorasyonu

    ÖZLEM ALPERGÜN TANAS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  2. Acoustic anomaly detection in industrial plants

    Endüstriyel tesislerde akustik anomali tespiti

    TAHA BERKAY DUMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE

  3. Classification of the motor EEG signals by using deep neural networks

    Derin sinir ağları kullanarak motor EEG sinyallerinin sınıflandırılması

    LEYLA ABILZADE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ÖLMEZ

  4. Emotion recognition in children: Single and multimodal approaches with facial and physiological data

    Çocuklarda duygu tanima: Yüz ve fizyolojik verilerle tekli ve çoklu modalite yaklaşimlari

    ŞEYMA TAKIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE KÖSE