Görüntü işleme ve kümeleme yöntemleri kullanılarak zeytin tanelerinin sınıflandırılması
Classification of olive grains using image processing and clustering methods
- Tez No: 688591
- Danışmanlar: PROF. DR. YÜKSEL ÖNER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Statistics, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Görüntü işleme, otonom sistemlerin insan gücünün yerini aldığı şu zamanlarda günlük yaşamın her alanında karşımıza çıkan bir teknolojidir. Bu teknoloji, farklı sektörlerde görüntüyü dijitalleştirerek işleme ve görüntüden anlamlı sayısal bilgiler üretmek gibi amaçlarla tercih edilmektedir. Görüntü işleme yöntemleri kullanılarak yapılan uygulamalar pek çok disiplin ile yakından ilişkili olarak yürütülmektedir. Çalışmalarda görüntünün alınıp işlenmesinden sonra sınıflama, kümeleme, bulanık mantık ve yapay sinir ağları gibi çok sayıda algoritma kullanılarak görüntü hakkında çeşitli değerlendirmeler yapılabilir. Bu çalışma, tarım alanında görüntü işleme yöntemleri kullanımı ile ürünlerin tespiti ve ayrımı konusunda literatüre katkı yapmak için gerçekleştirilmiştir. Tarımsal ürün olarak, belirlenmiş dört farklı türden alınan zeytin taneleri kullanılmış ve tanelerin uygun bir görüntüsü alınarak bilgisayar ortamına aktarılmıştır. Aktarılan görüntünün işlenmesi ve analizi için 'R' programlama dili kullanılmıştır. Görüntü üzerinde amaç doğrultusunda çeşitli görüntü işleme yöntemleri uygulanarak boyut ve renk değişkenlerine ait sayısal veriler elde edilmiştir. Oluşturulan değişkenler yardımıyla zeytin taneleri, K-Ortalama yöntemi ve Bulanık C-Ortalamalar algoritması ile analiz edilerek sonuçlar incelenmiştir. Çalışmanın başlangıcında zeytin türlerine ait ön bilgi söz konusu olduğu için kullanılan yöntemlerin çeşit ayrımındaki performansları ayrıntılı bir şekilde değerlendirilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde, Bulanık C-Ortalamalar algoritmasının çeşit tespitinde K-Ortalama yöntemine göre daha başarılı olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Image processing is a technological method of our times when manpower is increasingly being replaced by autonomous systems in every sphere of life. In various sectors, this technology is being preferred for processing images through digitalization and for producing quantitative information from those images. Applications of digital image processing are conducted in a close association with multitudinous disciplines. After processing the images, different algorithms such as classification, clustering, fuzzy logic and artificial neural networks can be used to evaluate the images. Using image processing methods to identify and differentiate certain agricultural products, this study aims at contributing to the existing literatüre in this field. For this research, four different species of olive grains of which images are transferred to computer system are chosen and used as the agricultural products. 'R' programming language is used for image processing and analysis. Different methods of processing are applied on the images in order to acquire quantitative data about size and colour variables. After the acquisition of those variables, olive grains are analyzed through clustering methods of K-Means method and Fuzzy C-Means algorithm. As the species of the olive grains are already known in the beginning of the research, the performances of the chosen methods in differentiating the olive species can be examined comprehensively. Based on the research results, it can be stated that Fuzzy-C means is more succesful in the identification of olive grain species compared to K-means.
Benzer Tezler
- Olive tree crown detection, delineation and counting by using image processing techniques
Görüntü işleme teknikleri kullanarak zeytin ağaçlarının tespit edilmesi, resmedilmesi ve sayımının yapılması
OMAR ALI ABBAS AL-TEKREETI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAMİ ARICA
- İstatistik tabanlı görüntü işleme ve kümeleme yöntemleri ile nesne tanıma
Object recognition v8a statistics-based image processing andclustering methods
MUHAMMED MERT KAYALAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYÇA ÇAKMAK PEHLİVANLI
- Nohut antraknozu (Ascochyta rabıeı (pass) labr.) hastalığının yaprak ve kapsülde oluşturduğu hasarın görüntü işleme teknikleri kullanılarak tespit edilmesi
Detection of damage caused by chickpea anthracnose (Ascochyta rabiei (pass) labr.) disease on leaves and capsule using image processing techniques
ARİF ÇAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
ZiraatTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiBiyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET METİN ÖZGÜVEN
PROF. DR. YUSUF YANAR
- Delineation of water bodies with landsat 8 and sentinel 2satellite imagery using different image processingalgorithms
Landsat 8 ve sentınel 2 uydu görüntülerinden farklı görüntü işleme algoritmaları kullanılarak su kütlelerinin belirlenmesi
GİZEM ŞENEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM GÖKSEL
- Doku mühendisliğinde malzemeye ve hücresel özelliklere ait imgelerin görüntü işleme teknikleri ile değerlendirilmesi
Assessement of images related to materials and cellular features in tissue engineering by image processing techniques
TANSEL UYAR
Doktora
Türkçe
2018
BiyomühendislikHacettepe ÜniversitesiBiyomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MENEMŞE GÜMÜŞDERELİOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYKUT ERDAMAR