Texture discrimination and segmentation of remotely sensed imagery by using adaptive subband decomposition
Uzaktan algılanmış görüntülerde uyarlamalı altband ayrıştırma kullanarak doku ayrımsama ve bölütleme
- Tez No: 143393
- Danışmanlar: DOÇ. DR. VOLKAN ATALAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Doku Çözümlemesi, Doku Bölütlemesi, Altbant Ayrıştırma, Süzgeç Yığınları, Uyarlamalı Süzgeçleme, Uzaktan Algılama, Benzerlik ölçümü, Texture Analysis, Textural Segmentation, Subband Decomposition, Filter Banks, Adaptive Filtering, Remote Sensing, Similarity Measurement
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Doku, bilgisayar görüntüsü ve görüntü işleme uygulamalarında kullanılan en önemli karakteristiklerden biridir. Bu çalışmada, doku çözümlemesi uygulamaları için yeni bir doku bölütleme yöntemi ileri sürülmektedir. Bu yöntem, doku bloklarım çözümleyebilmek için uyarlamalı altbant ayrıştırma tekniğini kullanıp bu altbantlardan doku bloklarım belirleyici istatistiksel nitelikler çıkarmaktadır. Bu nitelikler görüntülerin bölütlemesinde kullanmaktadır. Altbant ayrıştırma, doku bloklarım iki boyutlu ve spektral korelasyona sahip sinyaller olarak varsayıp süzgeç yığınları kullanarak bir sinyali farklı ve bağımsız frekans bölgelerine ayırmaktadır. Bu sinyali uyarlamalı olarak aynştırabilmek için süzgeç katsayıları sabit tutulmayıp işlem esnasında sinyale göre değiştirilmektedir. Yüksek frekans bölgelerindeki hata altbantlan ve uyarlanan katsayılar kullanılarak elde edilen istatistiksel bilgiler kümelendirme işlemine tabi tutularak bölütleme yapılmaktadır. Ayrıştırma işlemi gelen sinyale en uygun şeklide uyarlandığından dolayı belirleyici niteliklerin çıkarılması işlemi de en verimli şekilde yapılabilmektedir. Bu yöntem Brodatz albümü, MİT Vision doku veritabam ve MeasTex doku veritabam kullamlarak üretilen yapay doku görüntülerinde ve uzaktan algılama görüntülerinde denenmiştir.
Özet (Çeviri)
Texture is one of the most important characteristics used in computer vision and image processing applications. In this thesis, a new texture segmentation method is proposed for texture analysis applications. The technique makes use of an adaptive polyphase subband decomposition to analyze textural blocks and extract the discriminating feature sets for segmentation of the images. The subband decomposition treats the texture blocks as 2-d signals having correlated spectral properties and the filter banks used split this signal into several frequency regions which are decorrelated by the decomposition. The filter coefficients are not static but modified through the process for adaptively analyzing the signal. The feature sets constructed according to the filter coefficients and the error image are fed to the classifier functions. Since the method decomposes the signal optimally, the feature extraction capability is boosted. The method is tested on artificial images produced by using Brodatz album, MIT Vision and MeasTex texture databases and texture blocks cut from remotely sensed imagery.
Benzer Tezler
- Çok ölçekli raslantı alan modeli için görüntü bölütleme
Multiscale random field model for image segmentation
FEZA ÇAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDAL PANAYIRCI
- Yozgat batolitinin kuzey bölümünün jeolojisi ve petrolojisi
Geology and petrology of northern part of Yozgat batholith
MUSA AVNİ AKÇE
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Jeoloji MühendisliğiAnkara ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF KAĞAN KADIOĞLU
- Tahir (Beypazarı) magmatik kayaçlarının jeolojisi ve petrografisi
Geolgy and petrography of Tahir (Beypazarı) magmatic rocks
MEFKÜRE UĞUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Jeoloji MühendisliğiAnkara ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. YUSUF KAĞAN KADIOĞLU
- Uydu görüntü verisinin yapay sinir ağları ile sınıflandırılması
Classification of satellite imagery data with artificial neural networks
COŞKUN ÖZKAN
Doktora
Türkçe
2001
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. FİLİZ SUNAR ERBEK
- Heat sensitive magnetic resonance imaging for tissue classification
Isı duyarlı manyetik rezonans görüntüleme ile doku ayırımı
UFUK ÖZTOPRAK
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Tıbbi BiyolojiBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÖZKAN