Geri Dön

Yapay sinir ağlarını kullanarak sayısal görüntülerde kenar tespiti için optimum bir yaklaşım

An optimum approach for digital image edge detection with artificial neural network

PDF İndir

  1. Tez No: 712550
  2. Yazar: YOSSF AHMED AHMED GHİT
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YASEMİN GÜLTEPE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Görüntü işleme, Kenar algılama, Sayısal görüntü, Yapay sinir ağları, Image processing, Edge detection, Digital image, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kastamonu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Kenar algılama, dijital bir görüntüde, süreksizliklerin olduğu yerlerde görüntü parlaklığının keskin veya daha resmi olarak değiştiği noktaları belirlemeyi amaçlayan çeşitli yöntemlerdir. Kenar algılama, örüntü tanıma, özellik çıkarma ve bilgisayarla görme gibi farklı görünü işleme işlemlerindeki en temel görevlerden biridir. Çeşitli matematiksel yöntemler içerir ve görüntü parlaklığının keskin bir şekilde değiştiği noktalar tipik olarak“kenarlar”adı verilen bir dizi eğri çizgi parçası halinde düzenlenir. Bu tezde, yapay sinir ağları kullanılarak sayısal görüntülerin kenarı araştırılmıştır. Dijital görüntülerin kenarlarını bulmak için çeşitli yöntemler ve algoritmalar vardır. Son yıllarda oldukça ilgi gören bu yöntemlerden biri de yapay sinir ağlarının kullanılmasıdır. Burada, klasik Sobel yönteminden elde edilen kenar bulma görüntüsü, yapay sinir ağı için bir öğretmen olarak kullanılır. Deneysel sonuçlar, sinir ağlarının kullanımının klasik yöntemlerle elde edilen görüntü kenarlarında önemli bir gelişme sağladığını göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Edge detection is a variety of methods aimed at identifying points in a digital image where image brightness changes sharply or more formally where discontinuities exist. Edge detection is one of the most fundamental tasks in different image processing operations such as pattern recognition, feature extraction and computer vision. It involves various mathematical methods, and the points where the image brightness changes sharply are typically arranged into a series of curved line segments called“edges”. In this thesis, the edge of digital images is investigated using artificial neural networks. There are various methods and algorithms for finding the edges of digital images. One of these methods, which has attracted a lot of attention in recent years, is the use of artificial neural networks. Here, the edge finding image obtained from the classical Sobel method is used as a teacher for the neural network. Experimental results show that the use of neural networks provides a significant improvement in image edges obtained by classical methods.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    769255

    Stochastic bitstream-based vision and learning machines

    Stokastik bit akışı tabanlı görü ve öğrenme makineleri

    SERCAN AYGÜN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ

  2. Tez No

    444255

    Deep convolutional neural network based representations for person re-identification

    Kişiyi yeniden tanıma için derin evrişimsel sinir ağı tabanlı modeller

    ALPER ULU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAZIM KEMAL EKENEL

  3. Tez No

    269

    Manisa yöresinde domateste anlaşmalı tarım ve karşılaşılan sorunlar

    Başlık çevirisi yok

    OSMAN MURAT KOÇTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN TALİM

  4. Tez No

    277

    Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması

    Başlık çevirisi yok

    MÜRŞİDE KESEROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İşletmeEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN

  5. Tez No

    232

    Barajların hacim-verim ilişkisi üzerine bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET KILIÇARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    İnşaat MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TEFARUK HAKTANIR

Geri Dön