Geri Dön

Remove unwanted object from image/video

İstenmeyen nesnelerin resim/video üzerindenkaldırılması

  1. Tez No: 690554
  2. Yazar: HACER DOĞAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ROYA CHOUPANI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çankaya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Her alanda hızla gelişen ve ilerleyen teknoloji, görüntü / video işlemede de kendini göstermektedir. Günümüzde bilgisayarla görme, insan görüşüne sahip bilgisayarlara uygulanabilecek önemli bir çalışma alanıdır. Bu alanın konularından biri olan görüntü / video işleme kapsamında nesnelerin sınıflandırılması, tanımlanması, takibi ve bölümlenmesi gibi çalışmalar yapılmaktadır. Video ve görüntü işleme çalışmamız ile istenmeyen nesneleri görüntü/videodan kaldırmayı hedefledik. Bu çalışmada, yapay sinir ağlarını kullanarak tespit edilen nesnenin maskelenmesiyle oluşturulan alanın yani nesnenin kapladığı alana uygun arka plan oluşturmak için üretken düşman ağlar modeli ile uygun piksel setlerini üreterek tamamlamaya çalıştık.

Özet (Çeviri)

The rapidly developing and advancing technology in every field also shows itself in image / video processing. Today, computer vision is an important field of study that can be applied to computers with human vision. Within the scope of image / video processing, which is one of the subjects of this field, studies such as classification, identification, tracking and segmentation of objects are carried out. We aimed to remove unwanted objects from the image/video with our video and image processing work. In this study, we tried to complete the area created by masking the detected object using artificial neural networks, by producing appropriate pixel sets with the generative adversarial networks model to create a suitable background for the area covered by the object.

Benzer Tezler

  1. Ortofoto haritalardan ağaç türlerinin otomatik olarak bölütlenmesi

    Tree species classification from high resolution digital orthophoto maps

    AKHTAR JAMIL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT BAYRAM

  2. Image inpainting with diffusion models and generative adversarial networks

    Difüzyon modelleri ve çekişmeli üretici ağları ile görüntü tamamlama

    AHMET BURAK YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞEGÜL DÜNDAR BORAL

  3. Uzaktan algılama yöntemleriyle Söke Alt Havzasında yer alan Menderes Nehri, Bafa ve Azap Göllerinin yüzeysel su alanlarının zamansal olarak belirlenmesi

    Determination of surface water areas with remote sensing methods: a case study, Söke Sub Basin (Menderes River, Bafa Lake, Azap Lake)

    BERFİN YÜCEER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇİĞDEM GÖKSEL

  4. Skin cancer diagnosis based on machine learning techniques

    Makine öğrenme tekniklerine göre deri kanseri teşhisi

    NECHIRVAN ASAAD MAJEED ZEBARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET EMİN TENEKECİ

  5. Design and production of benchtop x-ray imaging system

    Masaüstü x-ışını görüntüleme sisteminin dizaynı ve üretimi

    MEHMET ERHAN EMİRHAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENAP ŞAHABETTİN ÖZBEN