A color channel based analysis on image tessellation
Görüntü kaplaması üzerine bir renk kanalı tabanlı analiz
- Tez No: 712250
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BURKAY GENÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Animasyonu ve Oyun Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Bu tezde, görüntüyü oluşturan RGB bileşenlerinin ayrı ayrı üçgenleştirilmesinin, ana görüntünün üçgenleştirilmesinden boyut ve kalite açısından daha verimli olup olmayacağı araştırılmıştır. Araştırma için farklı üçgenleme, nokta seçimi ve renklendirme teknikleri kullanılmış, hangi tekniğin hangi noktada daha iyi olduğu belirlenmiştir. Üçgenleme, hesaplamalı geometrinin ana konularından biridir ve bilgisayar grafikleri, bilimsel görselleştirme, robotik ve görüntü sentezi gibi çok sayıda uygulamada olduğu kadar matematik ve doğa bilimlerinde de yaygın olarak kullanılmaktadır. Aynı zamanda görüntü depolamanın önemide her geçen gün artmaktadır. Yarı iletken parça üreticileri, sigorta şirketleri, işletmeler ve hukuk endüstrileri, çevrimiçi alışveriş işleri çok miktarda fotoğrafı depolamayı gerektirmektedir. Tıbbi görüntülerin büyük bir kısmı sağlık sektörü tarafından saklanmaktadır. Otonom arabalar ve genomik gibi gelişen teknolojiler, çok sayıda görüntü dosyası kullanmaktadır. Daha önceki araştırmalar incelendiğinde üçgenlemede kanalların kullanımının boyut bakımından ne gibi avantajlar sağlayacağı üzerine çok az araştırma bulunmaktadır. Görüntü kanalları genelde sualtı fotoğraflarında iyileştirme yapma, bilgisayar destekli tanı alanında hastalığı tanımlama, kriptografi gibi alanlarda kullanılmış olup görüntü verisini iletme ve saklamada ne gibi avantajlar sağlayacağı konusu yeterli derecede araştırılmamıştır. Araştırmamızda üçgenlemeyi oluşturan tüm üçgenlerin köşe koordinatlarının ve renginin tutulması yerine bunun üçte birinin tutulmasının yeterli olduğu, tüm üçgenlerin renklerinin tutulmasının yerine belli sayıda renk kümesinin renginin tutulmasının daha avantajlı olduğu deneysel olarak gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, it is investigated whether separate triangulation of the RGB components that make up the image would be more efficient in terms of size and quality than direct triangulation of the main image. Different tesselation, point selection and coloring techniques were used for the research, and which technique was better at which point and the advantages it provided were investigated. Triangulation is one of the main topics in computational geometry and it is commonly used in a large set of applications, such as computer graphics, scientific visualization, robotics and image synthesis, as well as in mathematical and natural science. The importance of image storage is increasing day by day. Semiconductor part producers, insurance companies, businesses and law industries, online shopping services require to store massive amounts of product photos. A great deal of medical images have to be stored by healthcare industry. Emerging technologies like autonomous cars and genomics, use immense numbers of image files. Looking at previous studies, there is very little research on the size advantages of using channels in triangulation. Image channels are generally used in areas such as improving underwater photographs, identifying disease in computer aided diagnosis, and cryptography, but the advantages of transmitting and storing image data have not been adequately investigated. In our research, it has been shown experimentally that instead of keeping the vertex coordinates and color of all triangles forming the triangulation, it is sufficient to keep one-third of it, and it is more advantageous in terms of sizing to keep the color of a certain number of clusters instead of keeping the colors of all triangles.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme tabanlı yöntemlerle düşük ışıklı görüntü iyileştirme
Low light image enhancement with deep learning based methods
EMİN CİHANGİR US
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Uydu verileri ile İstanbul Boğazı ve Haliç'de su kirliliğinin makro düzeyde belirlenmesi
Intrepretation at macro level as pollution of water resources of remotely sensed data of Bosphorus and golden horn estuary by an unsupervised and supervised classification method
H.GONCA COŞKUN
- Optimizasyon test fonksiyonlarının hibritleştirilmesi ile tasarlanan iki boyutlu hiperkaotik harita kullanılarak çapraz kanal renkli görüntü şifreleme algoritmasının geliştirilmesi
Development of a cross-channel color image encryption algorithm using a two-dimensional hyperchaotic map designed by hybridization of optimization test functions
FEYZA TOKTAŞ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKİ YETGİN
DOÇ. DR. UĞUR ERKAN
- Çok seviyeli eşikleme ve arı algoritması yardımıyla renkli görüntülerin sınıflandırılması
Color image classification with multilevel thresholding and artificial bee colony algorithm
AHMET SELİM KAHRAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RECEP DEMİRCİ
- Bitki görüntülerindeki zararlı böceklerin derin öğrenme ile tanınması
Deep learning-based recognition of insect pests in plant images
ŞEVVAL EZGİ EZE
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SELCAN KAPLAN BERKAYA