Yazar "Özden, Mustafa" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 5 / 5
  • Küçük Resim
    Öğe
    A color image segmentation approach for content-based image retrieval
    (Pergamon-Elsevier Science Ltd, 2007) Özden, Mustafa; Polat, Ediz
    This paper describes a new color image segmentation method based on low-level features including color, texture and spatial information. The mean-shift algorithm with color and spatial information in color image segmentation is in general successful, however, in some cases, the color and spatial information are not sufficient for superior segmentation. The proposed method addresses this problem and employs texture descriptors as an additional feature. The method uses wavelet frames that provide translation invariant texture analysis. The method integrates additional texture feature to the color and spatial space of standard mean-shift segmentation algorithm. The new algorithm with high dimensional extended feature space provides better results than standard mean-shift segmentation algorithm as shown in experimental results. (c) 2006 Pattern Recognition Society. Published by Elsevier Ltd. All rights reserved.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Color image segmentation using mean shift filtering and wavelet frames
    (2005) Özden, Mustafa; Polat, Ediz; Tuna, Eyüp
    This paper describes a new color image segmentation method based on low-level features including color and texture. The mean-shift algorithm with color and spatial information in color image segmentation is in general successful, however, in some cases, the color and spatial information are not sufficient for superior segmentation. Recently, the discrete wavelet transform (DWT) has become a popular approach for texture feature extraction. The proposed method uses wavelet frames that provide translation invariant texture analysis. The method also integrates an additional texture feature to the traditional mean shift segmentation algorithm with color and spatial space. Experimental results show that the algorithm gives satisfactory results. © 2005 IEEE.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Image segmentation using color and texture features
    (2005) Özden, Mustafa; Polat, Ediz
    This paper describes a new color image segmentation method based on low-level features including color, texture and spatial information. The mean-shift algorithm with color and spatial information in color image segmentation is in general successful, however, in some cases, the color and spatial information are not sufficient for superior segmentation. The proposed method addresses this problem and employs texture as an additional feature. The method uses wavelet frames that provide translation invariant texture analysis. The method integrates additional texture feature to the color and spatial space of standard mean shift segmentation algorithm. The new algorithm with high dimensional extended feature space provides better results than standard mean shift segmentation algorithm as shown in experimental results.
  • Küçük Resim
    Öğe
    A nonparametric adaptive tracking algorithm based on multiple feature distributions
    (Ieee-Inst Electrical Electronics Engineers Inc, 2006) Polat, Ediz; Özden, Mustafa
    This paper presents an object tracking framework based on the mean-shift algorithm, which is a nonparametric technique that uses statistical color distribution of objects. Tracking objects through highly similar-colored background is one of the problems that need to be addressed. In various cases where object and background color distributions are very similar, the color distribution obtained from single frame alone is not sufficient to track objects reliably. To deal with this problem, the proposed algorithm utilizes an adaptive statistical background and foreground modeling to detect the change due to motion using kernel density estimation techniques based on multiple recent frames. The use of multiple frames supplies more information than single frame and thus it provides more accurate modeling of both background and foreground. In addition to color distribution, this statistical multiple frame-based motion representation is integrated into a modified mean-shift algorithm to create more robust object tracking framework. The use of motion distribution provides additional discriminative power to the framework. The superior performance with quantitative results of the framework has been validated using experiments on synthetic and real sequence of images.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Ortalama kayma algoritmasının geliştirilerek görüntü dizilerinde hareketli nesne takibi ve görüntü kesimleme amaçlı kullanılması
    (Kırıkkale Üniversitesi, 2005) Özden, Mustafa; Polat, Y.Ediz
    ÖZET ORTALAMA KAYMA ALGORİTMASININ GELİŞTİRİLEREK GÖRÜNTÜ DİZİLERİNDE HAREKETLİ NESNE TAKİBİ VE GÖRÜNTÜ KESİMLEME AMAÇLI KULLANILMASI ÖZDEN, Mustafa Kırıkkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik Elektronik Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi Danışman : Yrd. Doç. Dr. Ediz Polat Şubat 2005, 103 sayfa Bilgisayarların oldukça geliştiği günümüzde görüntü işleme ve bilgisayarlı görü uygulamaları da hızla gelişerek fabrika otomasyonu, tıbbi ve askeri uygulamalar, akıllı arabirimler ve güvenlik sistemleri gibi bir çok alanda yerini almıştır. Bu tezde, bilgisayarlı görüdeki önemli alanlardan olan görüntü kesimleme ve nesne takibi amaçlı kullanılan ortalama kayma yönteminin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu tezde sunulan görüntü kesimleme yöntemi düşük seviyeden bilgiler olan renk ve doku niteliklerine dayanmaktadır. Renkli görüntü kesimlemede ortalama kayma ile filtreleme yöntemi genelde iyi sonuçlar vermesine rağmen bu yöntemin kullandığı renk ve uzaysal bilgiler bazı durumlarda yeterli olmamaktadır. Sunulan yöntemde görüntüdeki dokuların uzaysal hareketten bağımsız olarak analizinisağlayan dalgacık çerçeveleri kullanılmıştır. Ortalama kayma İle kesimlemede klasik renk ve konum uzayına ilave bir nitelik olarak doku karakteristiği de eklenerek daha üst seviyeli bir uzayda daha güvenilir bir kesimleme yöntemi geliştirilmiştir. Çeşitli görüntüler üzerinde uygulanan yöntem başarılı sonuçlar vermiştir. Bu tezde sunulan nesne takibi çalışması da, nesnenin istatistiksel renk dağılımını kullanan parametrik olmayan bir yöntem olan ortalama kayma algoritmasına dayalıdır. Nesne ve arka plan renklerinin oldukça benzer olduğu ortamlarda nesneleri takip etmek değinilmesi gereken bir problemdir. Nesne ve arka plan renk dağılımlarının oldukça yakın olduğu bazı durumlarda yalnızca renk dağılımı bilgisini kullanmak nesneyi güvenilir bir şekilde takip etmek için yeterli olmaz. Bu problemi gidermek için sunulan çalışmada kernel yoğunluk tahmini yöntemi ile elde edilen hareket bilgisi kullanılarak nesne ve arka plan modellenmiştir. Renk dağılımına ilave olarak hareket dağılım bilgisi de, daha güvenilir bir nesne takibi çalışması gerçekleştirmek için klasik ortalama kayma algoritmasına eklenmiştir. Çalışmanın performansı ve sayısal sonuçları yapay ve gerçek görüntü dizileri üzerinde yapılan testlerle sunulmuş ve karşılaştırma yapılmıştır. ANAHTAR KELİMELER : Ortalama Kayma Algoritması, Görüntü Kesimleme, Nesne Takibi.