Hücresel sinir ağı sistemleri kullanarak hareketli nesnelerin görüntü işleme uygulamaları
Image processing applications of moving objects using cellular neural network systems
Yazar: EMEL ARSLAN
Danışman: PROF. DR. SABRİ ARIK
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2011
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Görüntü bölütleme = Image segmentation ; Görüntü iyileştirme = Image enhancement ; Görüntü işleme = Image processing ; Görüntü işleme algoritmaları = Image processing algorithms ; Görüntü işleme-bilgisayarlı = Image processing-computer assisted ; Görüntü temizleme = Image denoising ; Hedef izleme algoritmaları = Target tracking algorithms ; Hücresel sinir ağları = Cellular neural networks ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Uygulama alanı gün geçtikçe artan görüntü işleme, sayısal görüntülerin giriş olarak alınıp amaca yönelik işlemlerden geçirilerek özelliklerinin belirlenmesi ve belirlenen bu özellikler kullanılarak görüntünün değiştirilmesi çalışmalarını ifade etmek için kullanılan genel bir tanımdır. Burada sözü edilen sayısal görüntüler yapay olabileceği gibi gerçek görüntülerin kaydedilip elektronik ortamda sayısal görüntü haline dönüştürülmesiyle de elde edilmiş olabilirler. Görüntünün sayısal hale dönüşmüş olması bilgisayar ortamında işlenebilmesi açısından önemlidir. Bir görüntünün sayısal görüntü haline dönüştürülmesi demek bir matris ile temsil edilmesi anlamına gelmektedir.Savunma, güvenlik, sağlık ve imalat sanayii gibi çeşitli alanlarda ihtiyaç duyulan görüntü işleme uygulamalarının işlem yükü oldukça fazladır. Gerçek zamanlı görüntü işleme yapılabilmesi için ise çok hızlı sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Son yıllarda tasarlanan paralel işlem yapabilen analog işlemciler klasik sayısal işlemcilere göre hız konusunda oldukça önemli avantajlara sahiptir. Hücresel Sinir Ağı Çok Fonksiyonlu Makine mimarisinin temelini de bu analog işlemciler oluşturmaktadır.Bu tez kapsamında bir Hücresel Sinir Ağı Çok Fonksiyonlu Makine olan Bi-i Hücresel görü sistemi incelenerek bu sistem üzerinde hareketli görüntü işleme uygulamaları geliştirilmiştir. Bi-i Hücresel görü sistemi, Analog Hücresel Sinir Ağları (HSA) tabanlı ve ACE16k olarak isimlendirilen bir işlemci ve DSP olarak isimlendirilen Sayısal İşaret İşlemcisi olmak üzere iki işlemci içermektedir. Bu sistem gerçek zamanlı görüntü işleme uygulamaları gerçekleştirmek için tasarlanan hızlı, kompakt ve bağımsız görüntü işleme sistemidir.Bu tez çalışmasında Bi-i Hücresel Görü sistemi üzerinde hareketli görüntü işleme konusunda çeşitli uygulamalar geliştirilmiştir. Bu uygulamaların ilki Prewitt ve Canny kenar belirleme yöntemlerinin Bi-i Hücresel Görü Sistemi ile Matlab motoru kullanılarak gerçeklenmesi ve iki yöntemin sonuçlarının karşılaştırılması çalışmasıdır. Çalışma sonunda elde edilen sonuçlar Canny yönteminin görsel açıdan çok daha başarılı olduğunu ve Bi-i Hücresel Görü Sisteminin Matlab motoru ile oldukça uyumlu çalıştığını göstermektedir. İkinci uygulamamızda ise Bi-i Hücresel Görü Sistemi üzerinde Edge, Edge8 ve Sobel kenar belirleme teknikleri uygulanmış ve sonuçları değerlendirilmiştir.Üçüncü uygulama olarak yine Bi-i Görü Sistemi üzerinde hareketli bir görüntüdeki nesnelerin tespiti ve bu nesnelerin özelliklerinin belirlenmesi uygulaması gerçekleştirilmiştir. Bu uygulamadan yola çıkılarak geliştirilen bir başka uygulama ise tespit edilen nesnenin sınırları içine taşan diğer nesne kalıntılarının temizlenmesi uygulamasıdır. Bu uygulamanın morfolojik işlemler adımı hem ACE16k hem de DSP işlemci üzerinde ayrı ayrı uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar karşılaştırıldığında ACE16k işlemcisinin hız bakımından avantaj sağladığı gözlenmiştir.Bir diğer uygulama da bir hareketli görüntü içinde belirlenen bir nesnenin hareketli görüntüden çıkarılması uygulamasıdır. Bu uygulamada da yine ACE16k ve DSP işlemciler kullanılmış ve ACE16k `in hız bakımından sağladığı avantaj ortaya konulmuştur.Son olarak hareketli görüntü içindeki hareketli nesnelerin izledikleri yolu çizen bir uygulama geliştirilmiştir. Söz konusu uygulama da etkileşimli olarak çalışan ACE16k ve DSP işlemcileri üzerinde çalışmaktadır. Bu uygulama Bi-i görü sisteminin hedef takip uygulamaları için de etkin şekilde kullanılabileceğini göstermektedir.Bu uygulamalar için geliştirilen algoritmalar analog sistemler üzerinde gerçekleştirilerek elde edilen deneysel sonuçlar bu sistemlerin hareketli görüntü işleme uygulamaları geliştirmede çok uygun birer platform olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte elde edilen deneysel sonuçlar, geliştirilen nesnenin kalıntılardan temizlenmesi, bir nesnenin hareketli bir görüntüden silinmesi algoritmalarının etkinliğini de ispatlamıştır.

Abstract:
Image processing whose application fields are becoming larger day by day is a general definition that is used for expressing the studies about getting digital images as inputs, determining their features by processing them in some appropriate operations and changing the images using these features. These digital images can be artificial as well as they can be actual images converted into digital images in electronic environments. It is important to have these images in digital format to process them by using computers. Converting an image into digital format means that this digital image can be represented as matrix.Image processing practices are needed in various fields such as defense, security, health and manufacturing industries however in these fields processing load is rather high. Real-time image processing systems require powerful and fast processors. Analog processors capable of parallel processing designed in recent years have major advantage compared to classic digital processors in terms of processing speed. These analog processors form the basis of Cellular Neural Network Universal Machine?s architecture.The scope of this thesis, Bi-i Cellular Vision System, which is a CNN-UM, is examined and on this system moving image processing applications was developed. Bi-i Cellular Vision System is based on Cellular Neural Networks (CNN) and it contains two processors named ACE16K processor and Digital Signal Processor (DSP). This system is designed to develop real-time image processing applications and it is fast, compact and independent.This thesis work on moving image processing on Bi-i Cellular Vision System and for that various applications have been developed. The first of these practices, using Prewitt and Canny edge detection methods on Bi-i Cellular Vision System and Matlab engine and comparing these results. Results obtained after these tests shows that Canny method is visually more successful and Bi-i Cellular Vision System is quite compatible with Matlab engine. In our second practice Edge, Edge8 and Sobel edge detection methods were used on Bi-i Cellular Vision System and results evaluated.In the third practice again on Bi-i Cellular Vision System, application was developed for detection of the objects in a moving image and characterization of these objects. Another application developed based on this one is to find and clean the residues of an object which is extending into the border of our target object. Morphological operations step of this application separately applied on both ACE16k and the DSP. When the obtained results were compared, we have observed ACE16k provides advantages in terms of processor speed.One other application is extraction of a defined object from a moving image. ACE16K and DSP processors are also used in this application and it is proven that ACE16K provides an advantage in terms of speed.Finally, follow the path of moving objects in the moving image that draws an application has been developed. The interactive application also works on a working ACE16k and DSP processors. This application is Bi-i vision system for target tracking applications can be used effectively.Algorithms developed for these applications shows us based on the experimental results that analog systems are suitable platform to develop moving image processing applications. At the same time, experimental results proven effectiveness of the algorithm to delete the residue of enhanced object and removing object from a moving image.