Görüntü işleme teknikleri ve yapay zeka yöntemleri kullanarak görüntü içinde görüntü arama
Bu çalışmada esas alınan problem, görüntü içinde görüntü aramayı hızlı ve verimli bir biçimde gerçekleştirebilmektir. Bu problem, bir görüntünün bu görüntüyü kapsayan bir başka görüntüde tespit edilmesini içerir. Görüntü içinde görüntü arama, arama işlemlerinin ve görüntü işleme kapsamında yer alan görüntü eşleme uygulamalarının birlikte kullanımını gerektirir. Problemin istenen şekilde çözülebilmesi amacıyla yapay zekâ yöntemleri ile çalışılmıştır. Görüntü eşleme için yapay sinir ağları ve görüntünün ortalama renk değeri, görüntüdeki renk değerlerinin standart sapması, korelasyon ve görüntülerden kenar tespiti gibi görüntü işleme kütüphanelerine dayalı çeşitli fonksiyonlar kullanılmıştır. Görüntü arama için genetik algoritmalar kullanılmıştır. Bu çalışmada, akıllı arama algoritmaları, hızlı görüntü eşleme yöntemleri ve paralel programlama tekniklerine dayanan bütünleşik bir yöntem önerilmiştir. Görüntü içinde görüntü arama, tek iş parçacığı ve çok iş parçacığı ile kaba kuvvet arama, tek iş parçacığı ve çok iş parçacığı ile akıllı arama olarak dört ayrı arama içermektedir. Görüntü aramada paralel programlama tekniklerinin uygulanması ve arama uzayının daraltılması; görüntü eşlemede eşlemenin hızlandırılması amacıyla, zeki yöntemler önerilerek işlemler gerçekleştirilmiştir. Arama süresini en aza indirebilecek ve görüntü eşlemeyi en verimli şekilde yapabilecek algoritmalar tasarlanarak kaba kuvvet aramalara göre çok daha verimli olacak bir sistem oluşturulmaya çalışılmıştır. Genetik algoritmalar, bir görüntüyü bir başka görüntü içinde aramada en uygun sonuçları verebilecek şekilde; arama ve eşleme süreçleri ise sonuçları doğrulama ile geliştirilmiştir. Paralel programlama için ise algoritmalar parçala ve fethet mantığına dayalı olarak tasarlanmıştır. Son olarak, hazırlanan yazılımın uygulanabilir olması için çalışılmıştır. Ayrıca, çalışmadaki en uygun parametre değerleri, arama verileri, görüntü eşleme sonuçları, uygunluk fonksiyonları, akıllı arama algoritmaları, paralel programlama teknikleri, uygulama iyileştirmeleri ve başlangıç koşullarına dayalı çıkarımlar verilmiştir. Bu çalışmanın esas özelliği, akıllı algoritmalar ve paralel programlama fikrine dayanan hesaplamasal olarak akıllı bir yol içeriyor olmasıdır. Önerilen tekniklerin başarısı, çok sayıda düşük ve yüksek çözünürlüklü referans ve şablon görüntü üzerinde test edilmiştir. Sonuçlar, önerilen yöntemin eşleşen görüntüleri elde etmede başarılı bir şekilde toplam arama süresini düşürebildiğini göstermiştir.
The main focus of this work is to realize image searching inside another image in a quick and efficient way. The problem consists of detecting an image inside another image that contains the original. Image searching inside image requires the integrated use of searching operations and image matching applications inside image processing. Artificial intelligence methods were used to solve the problem in requested way. Artificial neural networks and image processing libraries' various functions for image matching, genetic algorithms for image searching were used. These functions are average color value, color standard deviation, correlation and edge detection. In this work, an integrated method based smart searching algorithms, quick image matching methods and parallel programming techniques were proposed. Image searching inside image has four different search types: Brute-force search with one thread and many threads, smart search with one thread and many threads. Smart algorithms were proposed to apply parallel programming techniques and narrowing search space in image searching and getting matches faster. A system which is more efficient against brute-force searching were created designing algorithms to minimize search time and make the matching more effective. Genetic algorithms were implemented in a way that gives optimal results in image searching. Operations were also improved in image matching with verified integrated working methods. Parallel programming algorithms were designed based on divide and conquer philosophy. Finally, a software application has been developed that encapsulates the image searching techniques. Furthermore, inferences based on optimal parameter values, searching datas, image matching results, fitness functions, smart searching algorithms, parallel programming techniques and application optimizations, initial conditions were given. A computationally intelligent technique relying on the idea of smart algorithms and parallel programming is the main feature of this work. The success of the proposed techniques has been experimented on several low and high-dimensional reference and template images. Simulation results have revealed that the proposed techniques can significantly reduce the total searching time for reaching to the matched images.
Name: Mehmet Karakoç.pdf
Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezleri 
Meme kanseri riskinin termal görüntüleme ve makine öğrenmesi ile saptanması ﻿
Okal, Gözde (Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019-07)
Günümüzde insan ölümlerine sebep olan hastalıkların başında kanser gelmektedir. Dünya Sağlık Örgütü’nün yayımladığı rapora göre dünyada 2018 yılında tüm dünyada 18.1 milyon kanser tanısı konulmuştur. Dünya genelindeki ...
Mermer yüzeylerinin görüntü işleme yöntemiyle değerlendirilmesi ﻿
Horasan, Davut (Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016-12)
Görüntü işleme yöntemleri, bilgisayar teknolojisinin ilerlemesine bağlı olarak ortaya çıkan ve hızla yaygın bir kullanım alanı bulan ilgi çekici bir çalışma alanıdır. Bir yandan canlıların görüntüleri nasıl görüp ...
Özdeş olmayan bileşenlerden oluşan multikopter yapıları ve çoklu yapı uygulamaları: sürü modelleri tasarımı ﻿
Seçkin, Ahmet Çağdaş (Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017-07)
Bu tezde, özdeş olmayan multikopter tiplerini ve çoklu robot uygulamalarını çalıştırabilecek uçuş denetim, konumlandırma ve çoklu robot denetim sistemleri tasarlanması amaçlanmıştır. Amaç doğrultusunda öncelikle otonom ...