Yapay sinir ağlarını kullanarak sayısal görüntülerde kenar tespiti için optimum bir yaklaşım
An optimum approach for digital image edge detection with artificial neural network
- Tez No: 712550
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YASEMİN GÜLTEPE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kastamonu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
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
- Derin öğrenme tabanlı görüntü gürültü giderme için yoğun bağlantı kullanan yeni yaklaşımlar
Densely connected structures in deep learning based image denoising
VEDAT ACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Digital image edge detection using ant colony optimization method
Karınca koloni optimizasyon algoritmasını kullanarak sayısal görüntü kenarlarının bulunması
CEVAT RAHEBİ
Yüksek Lisans
Farsça
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiIslamic Azad UniversityElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. VAHID ASADPOUR
- Cisim tanıma problemine yapay sinir ağlarının uygulanması
Application of artificial neural networks to object recognition
ATİLLA ÜSTÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. TALHA DİNİBÜTÜN
- Evolutionary feature optimization for plant leaf disease detection by deep neural networks
Bitki yaprak hastalık teşhisi için derin sinir ağları ile evrimsel özellik optimizasyonu
JALAL SADOON HAMEED AL BAYATI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Developing algorithm for automatic detection of caves using unmanned aerial vehicle data
İnsansız hava araçlarından elde edilen verilerle otomatik mağara tespiti yapabilen algoritmanın geliştirilmesi
MUSTAFA BÜNYAMİN SAĞMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORKAN ÖZCAN