İkil görüntülerde nesnelerin baskın noktalarının belirlenmesinde optimizasyon algoritmaları
Optimization algorithms for detection of dominant points of objects in binary images
Yazar: ÇİĞDEM GÜNGÖR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ORHAN KESEMEN
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Nesne tanıma = Object recognition ; Optimizasyon teknikleri = Optimization techniques ; Sayısal görüntü analizi = Digital image analysis

Özet:
Nesne çözümlemesi çalışmalarında nesnelerin çevresel noktaları pek çok yararlı bilgi sağlamakta ve içsel noktalara gerek duyulmaksızın tek başına nesneyi belirtebilen ve en yaygın kullanılan tanımlayıcılardan biri olarak görülmektedir. Bir nesnenin baskın noktaları o nesneyi en iyi tanımlayan özelliklerinden biridir. Baskın noktaların olduğu bölgeler cisimlerin iki boyutlu görüntüleri olan nesnelerin sınır noktaları arasında en fazla hareketliliğin gözlendiği bölgelerdir. Bunlar aynı zamanda o nesne ile ilgili en önemli bilgiyi taşıyan karakteristik bölgelerdir. Bu araştırmada görüntüler içindeki nesnelerin baskın noktalarının elde edilmesi üzerinde çalışıldı. Sayısal görüntülerdeki nesnelerin baskın noktalarının algılanması problemi hem doğrudan nesnenin sınır noktaları üzerinde araştırma yapılması ilkesine dayanan literatürden farklı dört yeni yerel yöntem hem de özgün bir amaç fonksiyonunun tanımlandığı ve iteratif çözümlerin yapıldığı iki genel yöntem ile çözülmeye çalışılmıştır. Çalışmanın ilk bölümünde konu ile ilgili genel bilgilere yer verildi. İkinci kısım olan yapılan çalışmalar bölümünde, önerilen yerel yöntemler verildi ve özgün amaç fonksiyonunun tanımlandığı genel yöntemler kullanılarak, literatürdeki bilinen bir şeklin baskın noktaları bulundu. Son olarak tüm yöntemler, göreceliliğin en aza indirilmesi amacıyla üretilen bin adet yapay çokgen üzerinde ayrı ayrı test edildi. Benzetim ve başarı sonuçları karşılaştırmalı tablo halinde sunuldu.

Abstract:
In object analyzing studies environmental points of the object provide a lot of useful information and describe the object itself without need for internal points. Dominant points of an object are one of the features that best describe it. The regions of dominant points are those where the most mobility among the boundary points of the objects that are two dimensional images of substances. They are also the characteristic regions that carry the most important information about the object. The subject of this research is the detection of dominant points of objects in digital images. The problem is solved with either 4 new local methods that based on the principle that researching on boundary pixels directly or 2 global methods that an original cost function is defined and iterative resolutions are performed for. In the first part of the study some significant principles and techniques about digital image processing are given. In the second part the proposed local methods are given and the dominant points of a well-known shape in the literature are detected by using the global methods. In addition some new algorithms about generating synthetic polygons that are necessary for applications and testing the methods are given. Finally all the methods are tested by using synthetic polygons which are generated for the purpose that trials can be done as objectively as possible. Simulations and success tests results are given as a cross-table.