A New set of texture similarity measures
Desen benzerliği üzerine bir grup yeni ölçümleme
- Tez No: 68609
- Danışmanlar: PROF. DR. FATOŞ YERMAN VURAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Markov Random Field, texture, texture similarity, clique IV
- Yıl: 1997
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
öz DESEN BENZERLİĞİ ÜZERİNE BİR GRUP YENİ ÖLÇÜMLEME Çarkacıoğlu, Abdurrahman Yüksek Lisans, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Fatos Yarman Vural Ocak 1997, 51 pages Bu çalışmanın konusu, Markov rastgele alanıyla (MRA) modellenebilen desenlerdir. MRA parametlerini değiştirerek çok geniş desenler grubu üretmenin mümkün olduğu bilinmektedir. Buna rağmen desen özelliğine sahip görüntüleri sınıflandırmak ve modellemek kolay değildir. Literatürde birçok sınıflandırma methodlarının bulnmasına rağmen, bunların başarısı veri tipine bağlıdır. Bu yüzden, desen özelliğine sahip görüntülerin görsel olarak anlamlı bir şekilde modellemesine ihtiyaç vardır. Bu çalışmada bir grup yeni desen ölçümü tanımlanmıştır, bunlar Ortalama Çubuk (Clique) Uzunluğu (OCU) ve Çubuk Standart Sapmasıdır (ÇSS). Bu ölçümler, insan görme sistemine benzer yeni kavramların ortaya atılmasına temel oluşturmuşlardır. Denemeler, iki renkli ve gri renkli MRA desen alfabeleri üzerinde yapılmış ve desenler OÇU ve ÇSS ölçümleri ile ifade edilmiştir. Deneyselsonuçlar yeni sunulan ölçümlemenin, görsel olarak benzeyen dokuları, matematiksel uzaklık ölçümlerinden daha iyi bir şekilde ayırt ettiğini göstermiştir. Anahtar Kelimeler : Markov rastgele alam, doku, doku benzerliği, çubuk (clique)
Özet (Çeviri)
ABSTRACT A NEW SET OF TEXTURE SIMILARITY MEASURES Çarkacıoğlu, Abdurrahman M.S., Department of Computer Engineering Supervisor: Prof. Dr. Fatos Yarman Vural January 1997, 51 pages This study deals with a class of textures which can be represented by Markov Random Fields (MRF) model. It is well known that by changing the MRF parameters, extremely wide group of textures can be generated. However, it is not easy to model and classify a textured image, since there is no clear-cut mathematical definition of texture. Although, many classification methods exist in the literature, the success of the results heavily depends on the data type. Thus, appropriate measures which give visually meaningful representation of texture are highly desirable. In this study a new set of texture measures, namely, Mean Clique Length (MCL) and Clique Standard Deviation (CSD) is introduced. These measures are defined employing new concepts which agrees with the human visual system. The simulation experiments are performed on binary and gray level MRF texture alphabet to quantify the data by the MCL and CSD measures. Experimental results mindicate that the introduced measures identity the visually similar textures much better than the mathematical distance measures.
Benzer Tezler
- Uzaktan algılama görüntülerinde geoistatistiksel yöntemler ile doku analizi
Texture analysis on remote sensing images with geostatistical methods
ÖZER AKYÜREK
Doktora
Türkçe
2019
Jeodezi ve FotogrametriKocaeli ÜniversitesiJeodezi ve Jeoinformasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OZAN ARSLAN
- Texture descriptors for content-based image retrieval
İçerik tabanlı görüntü erişimi için doku tanımlayıcıları
ABDURRAHMAN ÇARKACIOĞLU
Doktora
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATOŞ YARMAN VURAL
- Pamuk bitkisinde farklı azot dozlarının ve sulama programlarının kaldırılan N, P miktarlarına etkisi
Başlık çevirisi yok
ALİ SÜMER
- Development of a blackout fabric with improved acoustic properties made from hollow bicomponent filament yarns
Boşluklu bikomponent filament ipliklerden mamul akustik özellikleri iyileştirilmiş blackout kumaş tasarımı
HACER MERVE BULUT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVZA CANDAN