Fusion of hyperspectral and depth data using morphological image processing for pixel-based classification
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 854404
- Danışmanlar: PROF. DR. GONZALO R. ARCE, PROF. DR. KENNETH E. BARNER, PROF. DR. BABATUNDE A. OGUNNAİKE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Electrical and Electronics Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Unıversıty Of Delaware
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
The availability of multi-sensor data from the same field of view has increased drastically with recent developments in sensor technologies. There are many image processing algorithms to extract different features of objects from sensors, but no singlesensor technology is sufficient to provide dependable classification. Extracting features from multiple sources with morphological operations gives rise to problems like the curse of dimensionality, which degrades the performance of the classifier and considerably increases the computational time. In order to overcome this problem, in this project the features are fused in a lower dimensional space, while as much information as possible about the features of the pixels is preserved. In this way, the classification performance of the given system can be enhanced.
Özet (Çeviri)
Özet çevirisi mevcut değil.
Benzer Tezler
- Hiperspektral ve LİDAR verilerinin öznitelik ve karar seviyelerinde tümleştirilmesi ve derin evrişimli sinir ağlarıyla sınıflandırılması
Fusion of Hyperspectral and LIDAR datasets with feature and decision based methods and classification with deep convolutional neural networks
MESUT SALMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. SENİHA ESEN YÜKSEL
- Hiperspektral görüntülerde hedef tespit algoritmalarının karşılaştırılması ve kaynaştırılması
A comparative analysis and fusion of target detection algorithms in hyperspectral images
AHMET KARAKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SENİHA ESEN YÜKSEL
- Hiperspektral görüntü ve LiDAR verisinin koşullu rastgele alanlar yöntemi ile birleştirilmesi ve sınıflandırılması
Fusion and classification of hyperspectral images using conditional random fields
HAKAN AYTAYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SENİHA ESEN YÜKSEL
- New techniques for classification, enhancement, and fusion of multispectral remote sensing images
Uzaktan algılanmış görüntülerde sınıflandırma, netleştirme ve füzyon tekniklerine yeni bir yaklaşım
GÜLÇİN YİĞİTLER
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. OKAN ERSOY
Y.DOÇ.DR. TURGAY İBRİKÇİ
- Fotovoltaik güneş panellerinin uydu görüntü işleme ve füzyon teknikleri kullanılarak tespiti: Konya Çumra örneği
Detection of photovoltaic solar panels using satellite image processing and fusion techniques: The case of Konya Cumra
ORHAN ÜMİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
EnerjiEskişehir Teknik ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR AVDAN