Geri Dön

Plaka görüntü iyileştirme analizi

Plate image enhancement analysis

PDF İndir

  1. Tez No: 954707
  2. Yazar: SEZER FİLİZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN, DR. ÖĞR. ÜYESİ IHAB ELAFF
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 107

Özet

Dijital görüntülerin bilgisayar kullanılarak işlenmesi, uzun bir dönem göreceli olarak güçlü ancak pahalı bilgisayar sistemlerine erişimi olan araştırmacı ve akademisyenlere özgü kalmıştı. Donanım teknolojilerinde son yıllarda yaşanan gelişmeler, yazılım teknolojilerindeki gelişmelerle beraber, görüntü işlemenin araştırma laboratuvarlarının dışında çok geniş bir geliştirme ve uygulama alanı bulmasının yolunu açtı. Kullanılan teknolojilerin sağladığı teknik yetenekler sürekli olarak artarken ürün fiyatlarının düşme yönünde olması sahadaki uygulama çeşitliliğine zemin hazırladı. Üretim adetlerinin birim ürün maliyetlerini düşürecek ekonomik seviyeye ulaşması teknolojinin yaygın kullanımını sağladı. Otomatik plaka tanıma sistemlerinin güvenilirliğinin kabul edilebilir seviyeye ulaşması, ücretli köprü ve otoyol gişelerinden otomatik ücret tahsiline giden süreci hızlandırmıştır. Türkiye'de önceleri sadece bazı il ve ilçelerde kamusal alanda kameralı gözetleme sistemi olarak kurulan, Mobil Elektronik Sistem Entegrasyonu (MOBESE) ve Plaka Tanıma Sistemi (PTS) Emniyet Genel Müdürlüğü bünyesinde Kent Güvenlik Yönetim Sistemi (KGYS) adıyla birleştirilmektedir. Plaka okuma cihazlarının elde taşınabilir boyutlara kadar küçülmesi caddelerde hizmet veren otoparklardaki görevliler tarafından kullanılabilir hale gelmiştir. Otomatik plaka tanıma sistemleri zorlu hava şartları veya plaka okuma mesafesine bağlı olarak elde edilen görüntülerin tanıma işlemi öncesinde görüntü iyileştirme ihtiyacı olmaktadır. Bu çalışmada görüntü iyileştirme yöntemlerinden en yakın komşu enterpolasyon, bilineer enterpolasyon, bikübik enterpolasyon ve Lanczos enterpolasyon yöntemleriyle %50, %25 ve %12,5 yeniden boyutlandırma işlemi kullanılarak elde edilen görüntüler üzerinde görüntü kalite ölçümleri yapılmıştır. Görüntü iyileştirme ile elde edilen görüntüler Yapısal Benzerlik İndeksi Ölçümü (SSIM) ile benzerlik kontrolüne tabi tutulmuştur. Ayrıca görüntü iyileştirme yöntemlerinin işlem süreleri ölçülerek görüntü kalitesiyle işlem süresi ve dolayısıyla yöntemin karmaşıklığı ile elde edilen görüntü kalitesi arasında pozitif yönde ilişki görülmüştür. Kullanılan görüntü iyileştirme yöntemleri işlem sadeliğinden işlem zorluğuna doğru en yakın komşu enterpolasyon, bilineer enterpolasyon, bikübik enterpolasyon ve Lanczos3 enterpolasyon yöntemi olarak sıralanmaktadır. SSIM benzerlik oranı en iyi görüntü en yüksek zaman maliyetiyle Lanczos3 ile elde edilmiştir. Aynı şekilde benzerlik oranı en yüksek görüntü en yüksek çözünürlük oranıyla ve en yüksek zaman maliyetiyle elde edilmiştir göre. Görüntü işleme yönteminin işlem karmaşıklığı ile elde edilen görüntünün kalitesi arasındaki ilişki literatürde yapılan çalışmalarla örtüşmektedir. İkinci aşama olarak görüntü iyileştirmeden alınan görüntüler gama düzeltme ve eşikleme işlemine tabi tutularak optik karakter tanıma yapılmıştır. Bu aşamada Matlab OCR güven indeksiyle kalite ölçümü yapılmıştır. Görüntü iyileştirme yöntemi seçiminde istenen görüntü kalitesiyle, uygulamanın ihtiyaç duyduğu zaman aciliyeti (gerçek zamanlı uygulamalar) arasındaki dengenin gözetilmesi tasarlanan sistemlerin fiyat performans denklemini sağlıklı kurmakla elde edilebilir. Ayrıca fiyat performans dengesi ile uygulama ortamının ihtiyaç duyduğu taşınabilirlik, enerji ihtiyacı ve kullanım kolaylığı seçilecek görüntü işleme tekniğinin tasarlanan sistemin uygulanabilirliğini doğrudan etkileyeceği düşünülmektedir

Özet (Çeviri)

The processing of digital images using computers remained, for a significant period, exclusive to researchers and academics with access to relatively powerful yet expensive computer systems. However, recent advancements in hardware technologies, coupled with developments in software technologies, have paved the way for image processing to expand far beyond research laboratories, finding extensive applications across diverse fields. As the technical capabilities of the technologies employed have continually increased, the trend of declining product prices has laid the groundwork for a variety of applications in the field. The achievement of production volumes at an economic scale, which reduces per-unit costs, has facilitated the widespread use of these technologies. For instance, the reliability of automatic license plate recognition systems reaching an acceptable level has expedited the process of automatic toll collection at toll bridges and highways. In Turkey, camera surveillance systems, initially installed only in certain cities and districts for public safety, have been consolidated under the name“ Kent Güvenlik Yönetim Sistemi ”(KGYS) within the General Directorate of Security. These systems integrate the Mobile Electronic System Integration (MOBESE) and License Plate Recognition System (PTS). The miniaturization of license plate recognition devices to handheld sizes has rendered them usable by parking attendants operating on streets. The miniaturized license plate recognition devices are also used in portable speed control systems at highways by highway patrols. Automatic license plate recognition systems often require image enhancement prior to the recognition process due to challenging weather conditions or the distance of the license plate being read. In this study, image quality measurements were conducted on images resized using image enhancement methods such as nearest-neighbor interpolation, bilinear interpolation, bicubic interpolation, and Lanczos3 interpolation, with resizing ratios of 50%, 25%, and 12.5%. The similarity of the enhanced images was evaluated using the Structural Similarity Index Measurement (SSIM). Additionally, the processing times of the image enhancement methods were measured, revealing a positive correlation between image quality and processing time, and consequently, the complexity of the method and the quality of the resulting image. The image enhancement methods were ranked in terms of computational simplicity to complexity as follows: nearest-neighbor interpolation, bilinear interpolation, bicubic interpolation, and Lanczos3 interpolation. Among these, the highest Structural Similarity Index Measurement (SSIM) similarity ratio was achieved using the Lanczos3 method, albeit with the highest computational cost. Similarly, the highest similarity ratios were associated with the highest resolution ratios and the greatest computational costs. This observed relationship between the computational complexity of the image processing method and the quality of the resulting image aligns with findings in the existing literature. In the second phase of the research, the images produced from the image enhancement phase were subjected to thresholding and optical character recognition (OCR). The gamma correction and thresholding algorithm is applied to the images provided at the image enhancement phase in order to improve contrast so that optical character recognition does the recoginition job effectively and inrease OCR performance. In this phase fixed gamma correction factor is used for each resizing level. For threshold a fixed tresholding value is used for each resizing level. The processed images are then subjected to OCR, with confidence scores and quality metrics recorded for each combination. OCR confidence reflects the system's certainty in recognizing characters, while OCR quality assesses the accuracy of text extraction. At this stage, the quality of the OCR results was assessed using the Matlab OCR confidence index. In the third stage, the effect of noise on image enhancement methods which are nearest neighbor interpolation, bilinear interpolation, bicubic interpolation and Lanczos3 interpolation methods is examined. Optical character recognition performance is measured with OCR confidence value together with gamma correction processes. In the study, salt and pepper noise is added to the existing images at a rate of 0.02 and 0.05 before each resizing and the OCR performance results are compared with images without noise. Since salt and pepper noise application is applied, it is not possible to make a comparison with the Structural Similarity Index Measurement. Therefore, optical character recognition performance is evaluated using the OCR confidence evaluation criterion. After each interpolation method, the OCR confidence value was obtained without applying gamma correction and this value is used as the improvement criterion in subsequent processes. In the gamma correction application, the gamma value was increased by 0.2 from 0.2 to 2.2 and the gamma value that reached the highest OCR confidence value was recorded, first without thresholding and then using Otsu and adaptive thresholding. After the salt and pepper noise effect, the effect of the gamma correction factor on the OCR confidence value is examined in all three thresholding cases, namely no tresholding and two variable tresholding methods which are Otsu and adaptive tersholding. Application of variable tresholding methods improved the optical caharacter recognition performance. The best performance contribution is achieved in adaptive thresholding. Heatmap views visually show the extent to which the gamma correction application increases the OCR average value in different interpolation methods with resizing and thresholding selections. The thresholding methods and resizing ratios that the interpolation methods give the best results with gamma correction application differ. As a result of the gamma correction application, it was observed that the best result was obtained with the nearest neighbor interpolation method at 25% and 50% adaptive thresholding and resizing sizes. As a result of the gamma correction, it is observed that the best result is obtained with the bilinear interpolation method at 50% and 25% resizing level and adaptive thresholding. After the bicubic interpolation method, gamma correction application gave the best result with adaptive thresholding at both 50% and 25% resizing level. In the gamma correction application, it is observed that the Lanczos3 interpolation method gave the best result at 25% and 50% adaptive thresholding and resizing sizes, respectively. The situation between image enhancement techniques, computational efficiency, and output quality, providing valuable insights for applications where automatic image recognition systems are deployed. In the selection of image enhancement method combination, the balance between the desired image quality and the time requested for real time application can be achieved by establishing a healthy price-performance equation for the designed systems. In addition, it is thought that the price-performance balance and the portability, energy requirement and ease of use required by the application environment will directly affect the applicability of the designed system.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    259286

    Görüntü iyileştirme ve onarma teknikleri

    Image enhancement and restoration techniques

    MÜCELLA ÖZBAY KARAKUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilim ve TeknolojiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MELİH CEVDET İNCE

  2. Tez No

    259314

    50Hz ve 100Hz LCD TV'ların EN55013 EMU yayınım standardına göre test edilmesi ve sonuçlarının analizi

    Testing 50Hz and 100Hz LCD TV?s according to EN55013 EMC emission standard and analysis of results

    SEHER RODOP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. S. SİNAN GÜLTEKİN

  3. Tez No

    649844

    Uzaktan algılanmış verilerin derin öğrenme yöntemiyle sınıflandırılması

    Classification of remotely sensed data by deep learning method

    ELİF ÖZLEM YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAŞKIN KAVZOĞLU

  4. Tez No

    287411

    Sıcaklık kontrollü güneş enerjili kullanım sıcak suyu hazırlama sisteminin deneysel analizi

    The experimental analysis of temperature controlled solar water heater

    HÜSAMETTİN DEMİRCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    EnerjiKarabük Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLHAN CEYLAN

  5. Tez No

    637992

    Kaotik yer değiştirme kutularının performans iyileştirmesi için yeni algoritmaların geliştirilmesi

    Development of new algorithms for performance improvement of chaotic substitution boxes

    YAŞAR SELİM BAHÇECİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH ÖZKAYNAK

Geri Dön