Feature extraction of honeybee forewings and hindlegs using image processing and active contours
İmge işleme ve aktif çevrit kullanarak bal arı kanat ve bacaklarının özniteliklerinin çıkarılması
- Tez No: 153605
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI, PROF. DR. AYKUT KENCE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bal ansı. Bacak, Kanat, Bölütleme, Birleşik Parça Analizi İskelet çıkarma. Aktif Çevrit, Yılan vı, Honeybee, Hindleg, Forewing, Segmentation, Blob Analysis, Skeletonization, Active Contour, Snake IV
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
oz İMGE İŞLEME VE AKTİF ÇEVRİT KULLANARAK BALARI KANAT VE BACAKLARININ ÖZNİTELİKLERİNİN ÇIKARILMASI GÖNÜLŞEN, Ayşegül Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Uğur HALICI Ortak Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Aykut KENCE Ocak 2004, 235 sayfa Anadoludaki bal anları zengin bir genetik çeşitliliğe sahiptir. Anadolu'da çok sayıda bal ansı alt türünün bulunması da bunu gösterir. ODTÜ Biyoloji Bölümünde, Türkiye'nin değişik bölgelerinde bulunan bal anlarının populasyon çeşitliliğini belirlemek amacı ile çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmalarda, mikroskop ve monitör kullanılarak bal arısı bacak ve kanadına ait toplam 23 taneuzunluk ve açı özniteliği ölçülmüştür. Ölçümler, bal ansı görüntüsünü gösteren monitör üzerine yerleştirilen cetvel ile uzunluk ve açı karakterlerinin ölçerek gerçekleştirilmiştir. Ancak, ölçümlerin bu yolla yapılması zaman alıcı bir işlemdir ve insana bağımlı hatalara açıktır. Bu tezde, bir“yan-otomatik bal ansı öznitelik çıkarma sistemi”sunulmaktadır. Ölçümler sırasında harcanan zamanı azaltarak ve bacak ve kanat öznitelik ölçümlerinin doğruluğunu arttırarak verimliliği yüseltmek hedeflenmiştir. Problem mikroskop görüntülerinin alınmasından öznitelik çıkanlmasına kadar bütün aşamaları içermektedir. Bu kapsamda bal arısı kanat ve bacak görüntülerinin böiütlenmesı için uygun yöntemler geliştirilmiştir. Ara safhalarda, birleşik parça analizi kullanılmış, kanat ve bacak kenarları iskelet çıkarma kullanılarak inceltilmişti. Bezier Eğrileri ya da Polinom Aradeğerleme yöntemi kullanılarak kanat ve bacak kenarlarını temsil eden şablonlar oluşturulmuştur. Öznitelik çıkarma aşamasında, kritik noktaların bulunması için, bu şablonlar kullanılarak görüntülere Aktif Çevrit (Yılan) algoritması uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT FEATURE EXTRACTION OF HONEYBEE FORE WINGS AND HINDLEGS USING IMAGE PROCESSING AND ACTIVE CONTOURS GÖNÜLŞEN, Ayşegül MSc, Department of Electrical and Electronic Engineering Supervisor: Prof. Dr. Uğur HALICI Co-Supervisor: Prof. Dr. Aykut K.ENCE January 2004, 235 pages Honeybees have a rich genetic diversity in Anatolia. This is reflected in the presence of numerous subspecies of honeybee in Turkey. In METl“, Department of Biology, honeybee populations of different regions in Turkey are investigated in order to characterize population variation in these regions. A total of 23 length and angle features belonging to the honeybee hindlegs and forewings are measured in these studies using a microscope and a monitor. These measurements inare carried out by placing rulers on the monitor that shows the honeybee image and getting the length and angle features. However, performing measurements in this way is a time consuming process and is open to human-dependent errors. In this thesis, a ”semi-automated honeybee feature extraction system" is presented. The aim is to increase the efficiency by decreasing the time spent on handling these measurements and by increasing the accuracy of measured hindleg and forewing features. The problem is studied from the acquisition of the microscope images, to the feature extraction of the honeybee features. In this scope, suitable methods are developed for segmentation of honeybee hindleg and forewing images. Within intermediate steps, blob analysis is utilized, and edges of the forewing and hindlegs are thinned using skeletonization. Templates that represent the forewing and hindleg edges are formed by either Bezier Curves or Polynomial Interpolation. In the feature extraction phase. Active Contour (Snake) algorithm is applied to the images in order to find the critical points using these templates.
Benzer Tezler
- Exraction of features for analysis of crackles and evaluation of sound quality of home appliances
Çıtırtı analizi ve elektrikli ev aletlerinde ses kalitesi değerlendirmesi için öznitelik çıkarımı
MEHMET YAVUZ BURUK
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiPROF. DR. MEHMET BÜLENT SANKUR
- Segmentation of human face
Yüz nesnelerinin bulunması
SELİN BASKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METE BULUT
DOÇ. DR. VOLKAN ATALAY
- Text mining: A burgeoning quality improvement tool
Metin veri madenciliği: Hızla gelişen bir kalite iyileştirme aracıdır
MOHAMMAD ALKİN J. MOHAMMAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
MatematikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
PROF.DR. GERHARD WİLHELM WEBER
- Dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağı kullanarak doku tanıma
Pattern recognition by using wavelet transform and artificial neural network
A.SAMET HAŞİLOĞLU
Doktora
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İHSAN GÖK
- Automated process planning system for rotational parts
Dönel parçalar için otoma edilmiş işlem planlama sistemi
DURMUŞ ALİ BİRCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Makine MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELİH BAYRAMOĞLU