Texture analysis using adaptive two-dimensional lattice filters
Uyarlamalı iki boyutlu kafes süzgeçlerle doku analizi
- Tez No: 65156
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYŞIN ERTÜZÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Doku analizi, Kafes filtreler, Texture analysis, Lattice filters
- Yıl: 1997
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
UYARLAMALI İKİ BOYUTLU KAFES SÜZGEÇLERLE DOKU ANALİZİ ÖZET Doku analizi teksil kalite kontrolünde uygulanan önemli yaklaşımlardan biridir. Kafes süzgecin önemli bir özelliği ise, bir doku imgesindeki öngörülebilen kısmı süzgeçleyerek imgede yalnızca öngörülemeyecek kısmı bırakmasıdır ve öngörülemeyecek kısım genellikle dokudaki hataya karşılık gelir. Bu tez çalışmasında üç- alttı- sekiz- ve oniki- parametreli kafes süzgeçler doku hata analizi yapmak amacıyla öngörü hata süzgeçlemesinde kullanılmıştır. Kafes süzgeçlerin uyarlanması ise gradyant temelli, en küçük ortalama kareler, en küçük kareler ve ağırlıklı en küçük kareler yöntemleriyle yapılmıştır. Ağırlıklı en küçük kareler yöntemi daha gürbüz bir kestirim yapmakta ve dağılımın dışında kalan değerlerin etkisini büyük ölçüde yokederek yanlış alamı oranını azaltmaktadır.Bu şekilde elde edilen süzgeçler hatalı gerçek doku imgelerine gözetilen ve gözetilmeyen yaklaşımlarla uygulanmış, elde edilen sonuçlar değerlendirilmiş ve karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT Texture analysis is an important approach in textile quality control. Lattice filters have the valuable property of removing the predictable part in a texture image resulting in an image where only the unpredictable part remains, which corresponds to the defect in the texture. In this thesis the three-, six-, eight- and the twelve parameter 2-D lattice filters have been used for prediction error filtering for the purpose of texture defect detection. Adaptation of the lattice filter structures have been made through, gradient based, least mean squares, least squares and weighted least squares algorithms. The weighted least squares algorithm performs a more robust estimation in order to decrease the effect of the outliers that generally correspond to false alarms. The adaptive filters thus obtained have been applied on actual defective texture images in supervised and the unsupervised approaches, results are compared and evaluated.
Benzer Tezler
- Gevşeme temelli kenar belirleme algoritması
Başlık çevirisi yok
GÜRAY GÜNGÖR
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAMER ÖLMEZ
- 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
- Texture defect detection using higher order statistics
Doku hatalarının yüksek dereceli istatistikler kullanılarak belirlenmesi
BİRKAN ARAS
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiDOÇ. DR. AYŞIN ERTÜZÜN
- Texture defect detection using wavelet transforms
Dalgacık dönüşümleri kullanarak doku hata saptaması
AHMET LATİF AMET
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiDOÇ. DR. AYŞIN ERTÜZÜN
- Markov ve Gibbs rastlantı alan modelleri ile doku sentezleme ve sınıflandırma
Texture synthesis and classification using Markov and Gibbs random field models
ERDOĞAN CAMCIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1990
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. ERDAL PANAYIRCI