On edge linking
Kenar bağlama üzerine bir çalışma
- Tez No: 432788
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CÜNEYT AKINLAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kenar tespiti bir cok bilgisayarl ı g ör ü ve imge i şleme uygulamaları nda temel ilk ad ımdı r. Geleneksel kenar tespit algoritmalar ın ın urettikleri ikili kenar haritalar co ğunlukla birden fazla piksel geni sli ginde ve - ozellikle g ur ult ul u resimlerde- par çalı kenar fragmanları ndan olu ştu ğu i çin, uretilen ikili kenar haritas ındaki bo sluklar ın doldurulması ve g ur ult ulerin temizlenmesi i çin kenar ba glama i slemi kullan ılmaktad ır. Bir kenar ba glama algoritması ikili kenar haritası n i sleyip y uksek kalitede (tek piksel geni sli ginde ve biti sik) kenar b öl ütleri uretmelidir. Bu b öl ütleri daha sonra çizgi, ark ve şekil tespiti, imge b ol utleme, gibi bir çok uygulamada kullan labilirler. Bu tezde iki adet kenar ba glama algoritmas ı önerilmi stir. İlk önerilen algoritma Canny kenar tespit algoritmas taraf ından uretilen ikili kenar haritalar ını , yakı n zamanda önerilen Kenar Çizme algoritması nı n Ak ıllı Rotalama ad ımı n kullanarak çalışan, bu sebeple CannySR olarak adlandı rı lan bir algoritmad r. Ikinci onerilen algoritma ise girdi olarak herhangi bir kenar tespit algoritmas taraf ndan uretilen bir kenar haritas al p bunu kenar b ol utlerine cevirir. Bu i slem esnası nda kenar haritası i çindeki bir piksel b uy ukl u g undeki bo sluklar doldurur, g ur ult ul u kenar piksel grupları n temizler ve birka c piksel geni sli gindeki kenar piksel olu sumlar n inceltir. Bu algoritma kenar haritası uzerinde ge çmi s hareketlerinden uretilen ong or uler ile hareket etti ği i çin Öng ör ül ü Kenar Ba glama (PEL) olarak adland ır ılı r. PEL ve CannySR'nin performans öncelikle g örsel deneyler vası tası yla nitel olarak de gerlendirilmi stir. Nicel de gerlendirme ise Berkeley B ol ut K yaslama (BSDS 300)'nı n do gruluk-hat rlama çer çevesi i çinde ger cekle stirilmi stir. Onerilen algoritmalar hem Canny ile hem de do gal bir kenar b ol ut tespit algoritmas olan Kenar Çizme algoritmas ile kar s la st r lm st r. Hem g orsel, hem de nicel de gerlendirmeler onerilen CannySR ve PEL kenar ba glama algoritmalar n n geleneksel kenar tespit algoritmalar taraf ndan uretilen ikili kenar haritalar n n sekilsel kalitelerini b uy uk ol c ude iyile stirdi gini g ostermektedir. Ayr ca algoritmalar cok k sa zamanda cal smaktad r, ve bu sebeple ger cek zamanl uygulamalar i çin cok uygun olacaklar d u s un ulmektedir.
Özet (Çeviri)
Edge detection is a fundamental rst step in many computer vision and image processing applications. Since traditional edge detection algorithms produce binary edge maps as output (which usually consist of multi-pixel wide, disconnected -especially in noisy images- edge fragments), an additional edge linking step is usually employed to clean up the resulting edge map and combine disjoint edge fragments. An edge linker takes a binary edge map as input and is expected to generate high-quality (one-pixel wide and contiguous) edge segments (chain of pixels), which are then used in such applications as line, arc and shape detection, image segmentation, tracking and registration, among many others. In this thesis, two edge linking algorithms are proposed: The rst algorithm makes use of the Smart Routing (SR) step of the recently proposed edge segment detection algorithm Edge Drawing (ED), to convert Canny's binary edge maps to edge segments; thus the name CannySR. The second algorithm takes in a binary edge map generated by any arbitrary traditional edge detection algorithm and converts it to a set of edge segments; lling in one pixel gaps in the edge map, cleaning up noisy edge pixel groups and thinning multi-pixel wide edge pixel formations in the process. The algorithm walks over the edge map based on the predictions generated from its past movements; thus the name Predictive Edge Linking (PEL). We evaluate the performance of CannySR and PEL both qualitatively using visual experiments and quantitatively within the precision-recall framework of the Berkeley Segmentation Benchmark (BSDS 300), and compare its performance with ED, which is a natural edge segment detection algorithm. Both visual experiments and quantitative evaluation results show that both CannySR and PEL greatly improves the modal quality of binary edge maps produced by traditional edge detectors, and take a very small amount of time to execute making them suitable for real-time image processing and computer vision applications.
Benzer Tezler
- Kadastro paftalarının geometrik niteliğinin yükseltilmesinde ve yenilenmesinde homojenleştirme algoritmaları
Başlık çevirisi yok
NECLA ULUĞTEKİN
- Hücresel nöral ağlar ve uygulamaları
Cellular neural networks and applications
SEVİLAY ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. I. CEM GÖKNAR
- Kentsel mekan tasarım ilkeleri ve mimari oluşuma etkileri
Urban design principles and their effects on architecture
VİKTOR PARDOROKES
- Bina ve kentsel mekan biçimlenmiş etkileşimi
The Interactive formation of the buildings and the urban space
DEVRİM ERSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORHAN HACIHASANOĞLU
- An İmage processing toolbox
İmge işleme takım kutusu
ARDA AKMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR HALICI