Texture defect detection using higher order statistics
Doku hatalarının yüksek dereceli istatistikler kullanılarak belirlenmesi
- Tez No: 65122
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞIN ERTÜZÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1997
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
DOKU HATALARININ YÜKSEK DERECELİ İSTATİSTİKLER KULLANILARAK BELİRLENMESİ KISA ÖZET Doku analizi, tekstil kalite kontrolünde kullanılan önemli bir yaklaşımdır. Desenlerin ikinci dereceli istatistiklerine dayanan işaret işleme araçları, doku analizi için uzun yıllardır kullanılmaktadır. Son yıllarda gerçekleştirilen işaret işleme çalışmalarında, ikinci dereceli istatistiksel analize dayalı yöntemleri, daha yüksek derecelere doğru geliştirmek yönünde bir eğilim bulunmaktadır. Yüksek dereceli istatistikler, Gaussal olmamanın, karma evreliliğin, renkli gürültünün veya doğrusalsızlığın önemli olduğu problemlerin çözümü için çok yararlı olmuşlardır. Bu tez çalışmasında, yüksek dereceli istatistikler, önemli doku analizi uygulama alanlarından biri olan doku hatalarının bulunması probleminin çözümü için kullanılmaktadırlar. Öncelikle yüksek dereceli istatistiklerin logaritmik momentleri için yeni bir komşuluk tanımı geliştirilmiştir. Bu komşuluk tanımı, yüksek dereceli istatistiksel öznitelik kümelerinin oluşturulmasında kullanılmıştır. Daha sonra bu öznitelik kümeleri ve hem ikinci dereceli istatistiklerden, hem yüksek dereceli istatiklerden oluşan karma öznitelik kümeleri doku hatalarının bulunması problemine uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar sadece ikinci dereceli istatistiklere dayalı öznitelik kümeleri kullanılarak elde edilen sonuçlarla hem taşarı, hem de hesaplama karmaşıklığı bakımından karşılaştırılmışlardır.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT Texture analysis is an important approach in textile quality control. Signal processing tools that depend on second-order statistics of textures have been used in texture analysis for years. In recent years, there is a tendency in signal processing studies to improve the methods based on second-order statistical analysis to higher-order domains. Higher-order statistics have been very useful in problems where either non-Gaussianity, nonminimum phase, colored noise, or nonlinearities are important. In this thesis, higher- order statistical analysis is applied to a major texture analysis application domain: texture defect detection. A neighborhood definition is proposed for cumulant lags of higher-order statistics and it is used to form higher-order statistical feature sets. These higher-order statistical feature sets and some hybrid feature sets composed of both second- and higher- order statistics are used to detect defects on textural images of textile fabrics. The results are compared both performance-wise and computationally with feature sets that are composed of only second-order statistics.
Benzer Tezler
- Tek eksenli gerilme altında betonun sünmesi ve hasarı
Başlık çevirisi yok
BÜLENT TANIRCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAİM AKYÜZ
- Elmalı ve Alibey su havzalarının uydu görüntü verileriyle izlenmesi ve bilgi sistemi oluşturma olanakları
Başlık çevirisi yok
ÇİĞDEM GÖKSEL
- Rüzgâr devriğinin uzaktan algılama yöntemleri ile tespiti ve modellenmesi
Detection and modeling of windthrow using remote sensing methods
TUNAHAN ÇINAR
Doktora
Türkçe
2024
Ormancılık ve Orman MühendisliğiDüzce ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDURRAHİM AYDIN
DOÇ. DR. YILMAZ TÜRK
- Texture defect detection using wavelet transforms
Dalgacık dönüşümleri kullanarak doku hata saptaması
AHMET LATİF AMET
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiDOÇ. DR. AYŞIN ERTÜZÜN
- Texture analysis using adaptive two-dimensional lattice filters
Uyarlamalı iki boyutlu kafes süzgeçlerle doku analizi
RUŞEN MEYLANİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiYRD. DOÇ. DR. AYŞIN ERTÜZÜN