Sınır sahipliği ile görüntülerden hassas görsel bilgi edinimi

Download

TVRRMU56azU.pdf

Date

2015

Author

Karadağ, Öztimur Özge
Kalkan, Sinan
Özkan, Buğra
Karamanlıoğlu, Alper
Topuz, Gaye
Tarkan, Nihal Hacer
Akkuş, Akif Mehmet

Metadata

Show full item record

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Item Usage Stats

53
views

59
downloads

Tekdüze görüntü alanlarının neden olduğu eksik ve muğlâk görsel bilginin düzeltilebilmesi, ilgili görüntü alanlarını çevreleyen sınırlardaki (görüntü işleme diliyle; kenarlardaki) güvenilir görsel bilgilerin ‘içeriye doldurma’ mekanizması kullanılarak görüntü alanlarının iç kısımlarına iletilmesiyle mümkün olabilir. Ancak, bu yöntemin kullanılabilmesi, görüntü alanlarının sınırlarının daha önceden belirlenmesini gerektirir; bir başka deyişle, görüntüdeki her kenara bir ‘sınır sahipliği’ bilgisi verilmiş olmalıdır. ‘Sınır sahipliği’ bilgisi, görüntüdeki kenarları ve alanları birbirine bağlar; böylece, kenarlardaki güvenilir görsel bilgi, doğru alanların içine doğru aktarılabilir. Bu projede üç hedefi gerçekleştirilmiştir: (1) Sınır sahipliğinin belirlenmesi için önemli mekanizmaları incelemek, (2) bu inceleme sonuçlarını kullanan bilişimsel (ing. computational) bir model geliştirmek ve (3) bu bilişimsel modeli, yerel mekanizmalar kullanan, önemli görme problemlerine uygulayarak, sınır sahipliği bilgisinin görsel bilginin kalitesi ve niceliği üzerindeki etkisini göstermek. İlk hedefimizde, insan denekler tarafından sınır sahipliği işaretlenecek ve incelememiz için temel oluşturacak görüntüler toplanmıştır. Sınır sahipliği işaretlenmiş bu görüntüleri kullanarak, sınır sahipliği bilgisi ve farklı görsel öğeler arasında incelemesi yapılmıştır. Bu türden bir yaklaşımın, sınır sahipliği gibi henüz işleme mekanizması anlaşılamamış bir problem için oldukça uygun olduğunu düşünüyoruz; çünkü insan görme sisteminin görüntülerdeki düzenliliği kullandığı ve bu düzenliliği (işaretlenmiş görüntüler üzerinden) incelemenin farklı algısal mekanizmaların çalışma prensipleri hakkında ipuçları taşıyacağı literatür tarafından yaygın olarak kabul görmektedir. İkinci hedefimiz için, sınır sahipliği bilgisi taşıyan farklı veri kaynaklarını ve bu kaynaklar arasındaki ilişkileri modellemek için farklı bilişimsel yöntemler geliştirdik. Bu yöntemler arasında, tensör oylama, olasılıksal rastgele alan, karar destek makineleri, Bayes sınıflandırma, AdaBoost sınıflandırma sayılabilir. Ayrıca, bu yöntemleri verisetimiz üzerinde detaylı bir biçimde kıyaslamış bulunmaktayız. Bilişimsel modeli geliştirdikten sonra, modelimizi yerel hesaplama yöntemleri kullanan üç önemli görme problemi olan, optik akış ve stereo görme hesaplamalarına ve kenarlardaki derinlik bilgisini kullanarak görüntü alanları içerisinde derinlik öngörme problemlerine uyguladık ve sınır sahipliği bilgisinin farklı seviyelerde katkı sağladığını gösterdik.

Subject Keywords

Bilgisayarlı görme, Sınır sahipliği, İçeri doldurma mekanizmaları

URI

https://app.trdizin.gov.tr/publication/project/detail/TVRRMU56azU
https://hdl.handle.net/11511/49455

Collections

Department of Computer Engineering, Project and Design

Suggestions

OpenMETU
Core

Rotation, scale and translation invariant automatic target recognition using template matching for satellite imagery Ertürk, Alp; Çiloğlu, Tolga; Department of Electrical and Electronics Engineering (2010) In this thesis, rotation, scale and translation (RST) invariant automatic target recognition (ATR) for satellite imagery is presented. Template matching is used to realize the target recognition. However, unlike most of the studies of template matching in the literature, RST invariance is required in our problem, since most of the time we will have only a small number of templates of each target, while the targets to be recognized in the scenes will have various orientations, scaling and translations. RST i...
savunma harcamalarının iktisadi büyümeye etkileri: dünya ülkeleri için doğrusal olmayan panel veri modellemesi Öcal, Nadir(2017-12-31) Bu projenin temel amacı savunma harcamalarının iktisadi büyümeye etkilerinin doğrusal olmayan yumuşak geçişli autoregresyon modelleri ile verisi olan bütün dünya ülkeleri ortaya çıkarılmasıdır. Analizde panel yumuşak geçişli autoregresyon modeli kullanılacaktır.
Correlation-based variational change detection Aktaş, Gizem; Yarman Vural, Fatoş Tunay; Department of Computer Engineering (2018) Change detection is an important research topic for observing the earth but there are various challenges to obtain an accurate change map such as image noise, subtle differences and image acquisition alteration. Various studies handled these problems as separate steps. In the ﬁrst step, images are registered, then the image noise are eliminated. After images are normalized to eliminate image acquisition differences, actual change detection routine can be applied as a ﬁnal step. However, this step-by-step ap...
User directed view synthesis on omap processors Yıldız, Mürsel; Akar, Gözde; Department of Electrical and Electronics Engineering (2009) In this thesis, real time image rendering for hand held devices is studied according to user’s view point choice and using image frames with corresponding depth maps obtained from 2 different cameras, of which positions on coordinate system is known. User’s view point choice is restricted to the area between right, and left cameras. Occlusion handling methods for image rendering systems is explored and discussed together with frame enhancement techniques. Median filtering is studied for multicolor image fra...
Utility based and user defined scoring based mining of sequential patterns Kırmemiş Alkan, Öznur; Karagöz, Pınar; Department of Computer Engineering (2015) In this thesis, a novel method for computing disparity maps from a multi-modal stereo-vision system composed of an infrared-visible camera pair is introduced. The method uses mutual information as the basic similarity measure where a segmentation based adaptive windowing mechanism is proposed along with a novel mutual information computation surface for greatly enhancing the results. Besides, the method incorporates joint prior probabilities when computing the cost matrix in addition to negative mutual info...

Citation Formats

Ö. Ö. Karadağ et al., “Sınır sahipliği ile görüntülerden hassas görsel bilgi edinimi,” 2015. Accessed: 00, 2020. [Online]. Available: https://app.trdizin.gov.tr/publication/project/detail/TVRRMU56azU.