3 results
Search Results
Now showing 1 - 3 of 3
Master Thesis Videoda Nesne Takibi için Hibrit Metot Geliştirmesi(2019) Taşan, Hakan; Gökçay, ErhanVideodaki nesnenin algılanması ve takibi, bilgisayarla görü ve görüntü işlemede önemli bir araştırma alanı olarak ortaya çıkmıştır. Nesne takibi için birçok algoritma geliştirilmiştir ve her algoritmanın başarılı veya başarısız olduğu bazı koşullar vardır. Bu tezde, videoda nesne takibi amacıyla üç nesne tespiti ve takibi algoritmasından oluşan güçlü bir karma sistem önerilmiştir. Bunlar şablon eşleştirme, renk histogramı ve özellik çıkarımına dayalı SURF algoritmalarıdır. Bu algoritmaları hibrit sistemde uygulamak için OpenCV kütüphanesi kullanılmıştır. Algoritmalar uygulanırken; gaussian blur, renk uzayı dönüşümleri, Otsu eşiklemesi, kayan pencere yaklaşımı, özellik çıkarımı ve betimlemesi, ve uzaklık hesaplamaları gibi farklı teknikler uygulanmıştır. Videodaki herhangi bir nesne seçilebilir ve seçilen nesne videonun geri kalanında takip edilebilir. Nesnenin tıkanmasını önlemek ve sahnenin ani hareketinin etkilerini en aza indirmek için, videonun her beşinci karesinde seçilen nesnenin yenilenmesi yaklaşımı kullanılır. Hibrit sistemin amacı, video karelerindeki takip edilecek nesnenin tespit oranını iyileştirmektir. Tüm performans testleri NTU-VOI 2018, Visual Tracker Benchmark 2013, NfS 2017 ve Davis 2017 veri setleri üzerinde gerçekleştirilmiştir. Önerilen hibrit sistemin test sonuçları, üç ayrı tespit ve takip algoritmasının sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, hibrit sistemin video nesne takibi için işlem süresi dışında en iyi performansı verdiğini göstermektedir.Master Thesis Akciğer Kanseri Histopatolojik Görüntü Sınıflandırmasının K-kat Çapraz Doğrulama ve Vahanade Tabanlı Dijital Görüntü İşleme Hattı Kullanılarak Geliştirilmesi(2025) Vesek, Mehmet Çağlar; Gökçay, ErhanKüresel kanser ölümlerinin önde gelen nedeni olan akciğer kanseri, kesin ve etkili tanı çözümleri gerektirir. Bu çalışma, LC25000 veri setinden yinelenenleri kaldırarak, üç sınıfta 14195 dengeli görüntüye (4727/4744/4724) düşüren yeni bir ön işleme adımı sunar; bu daha önce belgelenmemiş bir iyileştirmedir. 5 katlı çapraz doğrulama (5 epoch) altında InceptionResNetV2 ve ConViT-Small kullanılarak yapılan ilk sınıflandırma, hiperparametre ayarlaması olmadan benzeri görülmemiş bir maliyet etkinliği göstererek neredeyse mükemmel doğruluk (≤6 hata) elde etti. Daha düşük hesaplama gereksinimi nedeniyle seçilen ConViT-Small, TIFF dönüştürme ve renk normalizasyonu yoluyla daha da optimize edildi. Test edilen yöntemler arasında, Vahanade'nin dönüşümü Reinhard ve hibrit tekniklerden (örn. DCT-DWT, CLAHE) daha iyi performans göstererek, mükkemel doğruluk (0 hata), Kappa ve MCC puanları elde etti. Veri seti iyileştirme, hafif derin öğrenme ve sağlam görüntü işlemeyi entegre ederek, bu çalışma yüksek doğruluklu akciğer kanseri sınıflandırmasını ilerletiyor ve tıbbi görüntüleme için ölçeklenebilir çözümler sunuyor.Doctoral Thesis Görüntü Füzyonu Kullanarak Tıbbi Görüntülerden Gürültü Arındırma(2020) Sıddık, Omer Subhı Sıddık; Gökçay, ErhanGörüntü füzyonu birçok erişilebilir görüntüden birinci kalite görüntü alma sistemidir. En önemli yöntem yüksek geçirim filtreleme yöntemidir. Daha sonraki yöntemler Dual-Tree Complex DWT (DTCWT), tek-tip rasyonel filtre bankası ve piramit teknikleri üzerine kuruludur. Bu tez çalışması, sefalometrik röntgen görüntülerinde Gaussian ve Poisson gürültü arındırma yöntemleri üzerinden görüntü birleştirme konusunu ele almaktadır. Görüntünün iletilmesi ve toplanması esnasında hedefsiz haberleşme ve ekipman yetersizliği gibi nedenlerden ötürü dijital görüntü uygulamaları hata vermektedir. Korumasız iletim nedeni ile zarar görmüş görüntüler farklı sensörler aracılığı ile tespit edilir. Gürültü arındırma işlemi sonrasında elde edilen görüntüler, yüksek kalite çözünürlüğe sahip tek bir görüntü elde etmek için birbirleri ile birleştirilirler. Tek bir nihai görüntü elde etmek için iki veya daha fazla görüntünün birleştirilmesi işlemine görüntü füzyonu denilir. Bu tezde farklı görüntü füzyon algoritmaları ve (Gaussian ve Poisson) gürültü filtreleri kullanıldı. 4. bölümde yer alan metodoloji ve sonuç kısmı yirmi bir yöntemden oluşmaktadır. Bu yöntemlerden ilk on üç tanesi bu tez çalışması ile alakalı olan görüntü güçlendirme yöntemlerini içermektedir ve yine bu yöntemler tarafımızca önerilen gürültü arındırma işleminde kullanılmıştır. Bu yöntemler şu şekilde sunulmuştur: Görüntü gürültü arındırma işlemimde ilk sekiz yöntem eşikleme ve küçültme yöntemleri kullanılarak sunulmuş, sonrasında iki adet filtre yöntemi görüntü filtreleme de sunulmuş ve son olarak da üç yöntem füzyon yöntemlerinde kullanılmıştır. Son sekiz yöntem çok sayıda aşamadan oluşmaktadır ve bu aşamaların her biri önceden test edilmiş olan en iyi sonuçlar ele alınarak gerçekleştirilmiştir. Bu tez çalışmasında, 'Dual-Tree Complex Discrete Wavelet Transform' olarak adlandırılan çok sensörlü dönüşüm bazlı füzyon teknolojileri ile birlikte elde edilen 400 sefalometrik röntgen görüntülerini kullanan farklı yöntemler kullanılmıştır. Sinyal, 'Dual-Tree Complex Discrete Wavelet Transform' kullanılarak farklı frekans alt bantlarına ayrıştırılmıştır. Düşük frekanslı alt bantlardan gürültüyü arındırmak için iki yanlı filtreleme yöntemi kullanılmış, yüksek frekanslı alt bantlar için ise 'Bivariate Shrinkage' dalgacık eşiklemesi kullanılmıştır. Gürültüden arındırılmış alt bantlar, dalgacık dönüşüm füzyon kuralı esas alınarak birleştirilmiştir. Test sonuçları bu birleştirme algoritmalarının yüksek kaliteli bir görüntü ortaya çıkardığını göstermektedir.