Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
222276		Goal-oriented edge detection / Amaca yönelik ayrıt saptama Yazar:BİNNUR KURT Danışman: PROF.DR. MUHİTTİN GÖKMEN Yer Bilgisi: İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Bilgisayarla görme = Computer vision ; Filtreleme = Filtration ; Görüntü işleme = Image processing ; Kenar bulma = Edge detection ; Şekil tanıma = Shape recognition	Onaylandı Doktora İngilizce 2007 138 s.
Birçok bilgisayar görü uygulamasında, farklı özelliklerde ayrıt haritası üretebilen ayrıtsaptayıcılara oldukça fazla ihtiyaç duyulmaktadır. Bu farklı karakteristiklerdeki ayrıtharitalarından birinin eldeki uygulamanın ihtiyaç duyduğu ayrıtları üreteceğiumulmaktadır. Ancak ayrıt saptayıcının önerdiği çözümlerden uygulamanın ihtiyaçduyduğu en iyi ayrıtların seçimi ile ilgili genel geçer bir yöntem yoktur. Önerilenyöntemler çoğunlukla uygulamanın ihtiyaç duyduğu ayrıtları üretecek şekilde kolaylıklauyarlanabilir olmaktan uzaktır. Tez çalışmasında üzerinde çalışılan GenelleştirilmişAyrıt Saptayıcısının ölçek parametrelerinin değiştirilmesiyle, farklı özelliklerde ayrıtlarüretilebilmesi sağlanmıştır. Üretilen ayrıt haritalarının başarılı olmasına karşın tek birölçekte amaca uygun ayrıtlar üretmek mümkün değildir. Tez çalışmasında, güçlü ayrıtsaptayıcıları geliştirilmiş ve bu saptayıcılar amaca yönelik ayrıt saptama çatısı altındakullanılmıştır. Önerilen yaklaşımın, gürbüz ve kesin ayrıt/çevrit saptamaya ihtiyaçduyulan bir çok uygulamada yerini bulacağına inanıyoruz. Sonuç olarak, geliştirilenyöntem güçlü ayrıt/çevrit-temelli yüz tanıma ve araç plaka tanıma gibi bilgisayar görüuygulamalarının geliştirlmesine olanak sağlayacaktır.Anahtar Kelimeler: Ayrıt Saptama, Ölçek-Uzayı Gösterimi, Şekil Tabanlı Betimleyiciler
In many vision applications encountered above, there is a great demand for an edgedetector which can produce edge maps with very different characteristics in nature, sothat one of these edge maps may meet the requirements of the problem underconsideration. Unfortunately it is not evident how to choose the desired or the optimumedge maps from these solutions that the edge detector offers. The proposed solutions areusually too general that cannot be easily adapted to the application needs by tuning edgedetection parameters. One edge detector that we have studied in this dissertation isGeneralized Edge Detector which is capable of producing edges with very differentcharacteristics. Although the edge maps based on this representation are reasonable, noone set of scale parameters alone yields a solution close to the desired edges. In thisthesis, we have developed powerful edge operators and have used them under a goalbasededge detection framework. Overall, this dissertation proposes a new and efficientframework for edge detection. We believe that goal-oriented approach will find itsapplications requiring robust and accurate edge and contour extraction.Keywords: Edge Detection, Scale-Space Representation, Shape Descriptors