Gri seviyeli tek resimden yüzey eğrilik bilgisinin elde edilmesi
Obtaining surface curvature knowledge from a gray level single image
Yazar: EFNAN ŞORA
Danışman: YRD. DOÇ. DR. SELÇUK CANBEK
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2003
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
ÖZET Bu tez çalışmasında geniş yüzeye sahip gri seviyeli nesne görüntülerinden yüzey eğrilik bilgisi elde etmek amaçlanmıştır. Dar yüzeyli küçük astronomik nesne görüntülerinde küçük piksel komşulukları içerisinde yerel olarak birinci ve ikinci dereceden kısmi türev alarak, yüzey eğrilik katsayılarını bulma yöntemi iyi sonuç vermektedir. Aynı yöntemi geniş yüzeyli nesne görüntülerine de uygulamak üzere, indirgeme-ortalama ve indirgeme-orta değer alma metodları geliştirilmiştir. Bu yöntem kısmen küresel noktaların, özellikle kürenin tepe noktalarının belirlenmesinde etkili olurken kürenin merkezinden uzaklaştıkça küresellik bilgisi elde edilememiştir. Silindirik objeler içeren görüntülerde ise konkav ve konvekslik bilgisi tam olarak ayırdedilememiştir. Bu nedenle başka bir yöntem olarak, hangi yüzey olduğu önceden bilinen görüntülerden elde edilen eğitim kümeleri ile Yapay Sinir Ağı eğitilmiştir. Eğitim kümesi olarak da düzlem, küre, yatay silindir ve dikey silindir resimlerinden elde edilen renk değerleri kullanılmıştır. YSA na verilen eğitim kümesindeki ve test kümesindeki vektörler yönlü türev ve normalizasyon işlemlerinden geçirilerek uygulanmıştır. Böylece orta piksel noktası etrafındaki aydınlanma farklılıkları daha küçük değerler arasına sıkıştırılarak YSA nın yüzey şeklini öğrenmesi kolaylaştırılmaktadır. Kullanılan bu ikinci yöntem de silindirik yapılarda eğim olmadığı sürece güzel sonuçlar vermiştir. Küresel nesnelerde ise ışığın geldiği yöne göre küre-yatay silindir veya küre-dikey silindir bilgisi elde edilmiştir. Düzlemsel yüzeyleri ise kolaylıkla ayırtedebilmiştir. Anahtar Kelimeler: Yüzey Eğriliği, Yapay Sinir Ağları, İndirgeme

Abstract:
II SUMMARY The aim of this thesis is to obtain the surface curvature knowledge of gray scale images that contain wide-shaped objects. Taking first and second partial derivatives in a small pixel neighborhood to find surface curvature constants gives good results for the images that contain small astronomical objects. In order to apply the same method for the images which contain wide- shaped objects, downsample-mean and downsample-median methods are developed. While this method is sufficent to find the peak points of the sphere, it does not give spherical knowledge at the points that are remote from center.. It can not distinguish the vertical and horizontal cylindrical knowledge exactly. Therefore as another method, Neural Network is trained by a set of vectors that are obtained from known surface images. Training data set contains gray scale vectors from plane, convex sphere, horizontal cylinder, vertical cylinder images. The training data and test data sets are applied to the input layer of the Neural Network after they are normalized and having directional derivative operation. So the range of the pixel values are normalized into narrow range to train the Neural Network easily. This last method gives better results than the first method. For the spherical objects this last method gives sphere-horizontal cylinder or sphere-vertical cylinder knowledge according to the coming way of the illumination. It distinguish the plane surface easily. Key Words: Surface Curvature, Neural Networks, Downsample