Keypoint detection and description on image curves
Imge eğrileri üzerinde anahtar nokta tespit ve betimlenmesi
- Tez No: 482423
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ÖZUYSAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayarla görme, Görüntü analizi, Görüntü sınıflandırma, Yazı tanıma, Computer vision, Image analysis, Image classification, Text recognition
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İmge eğrileri, imgeler hakkında ayırt edici bilgi sağlarken anahtar noktaların temsil edilmesinde kullanılmaktadır. Bölge sınırları ve şekil konturları, imge eğrilerinin gerçek zamanlı örneklerdir. Bu tez çalışmasında, imge eğrileri üzerinde anahtar nokta tespiti ve betimlenmesi için iki yöntem önerilmiştir. Bölge sınırlarının eğriliğinin uç noktaları, imge eğrilerinde anahtar nokta tespiti için hesaplanmıştır. Bu yöntem üç boyutlu nesnelerde, anahtar nokta tekrarlanabilirliğinin iyileşmesini sağlamıştır. İmge eğrilerinin tanımlanmasında ise şekillerin konturları kullanılmıştır. Bu yaklaşım, şekiller üzerinde tanımlama yapan yöntemler ve imge gradyanlarına benzeyip, bu yöntemlerden farklı olarak tanjant yönlerinin konumsal ve yönsel özellikleri, özellik vektörü hesaplanmasında bir arada kullanılmıştır. Özellik vektörleri karakter ve obje tanıma gibi çeşitli standart bilgisayarlı görü alanlarında tanıma ve eşleştirmede iyileşmeye yol açar.
Özet (Çeviri)
Image curves are one of the choices for representing interest points which also provide discriminative information about images. Boundary of regions and contour of shapes are real-time instances of image curves. In this thesis, we propose two approaches for keypoint detection and description on image curves. To extract keypoints on image curves, we compute the extrema curvature of region boundaries. This mechanism improves repeatability of keypoints on 3D data. For the description of image curves, shape contours are used. This is similar to approaches that describe the features based on shapes and image gradients. Unlike these approaches, we combine spatial and directional information of tangent directions to extract a feature vector that leads to improved matching and recognition on several standard computer vision tasks such as character and object recognition.
Benzer Tezler
- Temel bileşen analiziyle öznitelik seçimi ve görsel nesne sınıflandırma
Feature extraction and visual object classification with principal component analysis
ZÜHAL KURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiMatematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KEMAL ÖZKAN
- Natural scene image text detection and recognition using a novel global curvature feature
Yenı küresel eğri özellikleri kullanarak doğal sahne görüntü metni algılama ve tanıma
BELAYNESH CHEKOL
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NUMAN ÇELEBİ
- Efficient visual loop closure detection via localized moment descriptors
Hızlı ve verimli çalışan yerelleştirilmiş görsel moment tanımlayıcılarıyla çevrim kapamaların saptanması
CAN ERHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Körfezlerdeki su kalitesinin uydu görüntü verileri yardımıyla incelenmesi
The Evaluation of water-quality in the bays by satellite images
FİLİZ SUNAR
- Uzaktan algılama verileriyle orman yangını analizi
Forest fire analysis with remote sensing data
COŞKUN ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİLİZ SUNAR