Comparison of multi-scale feature extraction methods for image processing
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (TR)
Doğal imgelerin neredeyse tamamında yönsel veriler resmin dokusuna işlenmiş durumdadır. Bu bilgiyi özutleyecek halihazırda birçok yöntem bulunsa da, bu yöntemlerin hiçbiri bütün resim türlerinde en iyi başarımı gösterememektedir. Geliştirilmiş yöntemlerin başarımlarını test etmek için 7 farklı cok ölçekli yönsel öznitelik çikarma yöntemleri ile bu tezde geliştirilen yönsel süzgeçleme yöntemini karşılaştırdık. İngilizce, Arapça, Çince, Farsça ve Osmanlıca gibi farklı dillerde yazitipi tanıma, folikuler lenfoma imgelerenin notlandırılması, stratum corneum kalınlıgının hesaplanması gibi birçok farklı alandan ve farklı yapıda resimlerle testler gerçekleştirdik. Test edilen her yöntem icin karşılıklı sağlama yüzdeleri ve öznitelik çıkarma zamanları gibi başarım olçütlerini ilgili alanın en gelişmiş teknikleriyle karşılaştırdık. Geliştirdiğimiz çok olçekli hesapsal verimli yönsel yaklaşımımız en gelişmiş çok ölçekli yönsel öznitelik çıkarma yöntemleriyle benzer başarım sergilemektedir.
Yazar
Alican Bozkurt
Kurum
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Alican Bozkurt (Yüksek Lisans Tezi). Comparison of multi-scale feature extraction methods for image processing, 2013, İhsan Doğramacı Bilkent University, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
İhsan Doğramacı Bilkent University tezlerinden daha fazlası
- A study over tax and relationship formed around taxation in the Ottoman Empire (16th-17th century)(2019)
- Random sets and choquet-type representations(2021)
- Oil price surges and the yield curve(2024)
- Living alone: Pathways, experiences and future expectations(2025)
- On the road to detente: Turkish foreign policy after the Johnson Letter(2021)
- The Lower Danube in Late Antiquity: The case of Histria(2023)
