Gelişmiş Arama

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorKarhan, Mustafa
dc.date.accessioned2017-05-11T08:05:24Z
dc.date.available2017-05-11T08:05:24Z
dc.date.issued2011
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11776/963
dc.description.abstractBu tezde, görüntü bölütleme algoritmaları ile kayısılarda Yaprak Delen (Çil) Hastalığı sonucu meyve üzerinde oluşan lekeler (çiller) tespit edilmiş ve kayısıdaki kaliteyi yorumlamaya yönelik görüntü işleme teknikleri kullanılmıştır. Görüntü işleme tabanlı gerçek zamanlı çalışan bir sınıflandırma sistemi uygulanmıştır. Görüntü işleme kısmında, görüntü iyileştirme yöntemleri ve renk tabanlı bir bölütleme işlemi yapılmıştır. Bu tezde geliştirilen görüntü işleme yöntemi ile kayısının leke olmayan, olgunlaşmasından veya diğer sebeplerden dolayı oluşan kırmızılıkların, ikili görüntüde oluşturduğu yanılsama lekeler morfolojik işlemlerle en aza indirgenerek, morfolojik süzgeç çıkışındaki görüntüde daha yüksek doğrulukta tespit gözlemlenmiştir. Bilinen temel bir bölütleme yöntemi ile sonuçlar karşılaştırılmış ve daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. Kayısıda yaprak delen hastalığı sebebiyle kayısı üzerinde oluşan lekeler (çiller) kayısı kalitesinde önemli bir yer tutmaktadır. Bu tezde geliştirilen yöntem ile lekelerin tespiti ve kayısı yüzeyinde kapladığı alan sonucu kayısıda kalite sınıflandırması yapılabilir ve daha doğru fiyatlandırma belirlenebilir.en_US
dc.description.abstractIn this thesis, on apricots, spots emerged on fruits because of Coryneum beijerinckii disease are detected with image segmentation algorithms and image processing techniques are used for interpretation the quality of apricots. A real-time image processing-based classification system is implemented. Image enhancement methods and color-based segmentation processing are used in image processing section. With the image processing method which was developed in this thesis, misconcepted spots emerged from redness due to maturing or other reasons that are observed on the binary image are decreased by morphological processing at the morphological filter output, we increase the detection accuracy. The results were compared with a known basic segmentation method and better results were obtained. Spots emerged on apricots due to Coryneum beijerinckii disease have an important role in apricot quality. The method that was developed in this thesis, is able to detect the spots and the area that is covered by spots on the apricot skin, hence, it let us to perform a quality classification for determination of better pricing.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherNamık Kemal Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectSayısal Görüntü İşlemeen_US
dc.subjectGörüntü İyileştirmeen_US
dc.subjectGörüntü Bölütlemeen_US
dc.subjectOtsu Eşikleme Yöntemien_US
dc.subjectRenkli Görüntü İşlemeen_US
dc.subjectRenk Uzayıen_US
dc.subjectMorfolojik Görüntü İşlemeen_US
dc.subjectMedyan Süzgeçlemeen_US
dc.subjectYaprak Delen (Çil) Hastalığıen_US
dc.subjectDigital Image Processingen_US
dc.subjectImage Enhancementen_US
dc.subjectImage Segmentationen_US
dc.subjectOtsu‘s Thresholding Methoden_US
dc.subjectColor Image Processingen_US
dc.subjectColor Spaceen_US
dc.subjectMorphological Image Processingen_US
dc.subjectMedian Filteringen_US
dc.subjectCoryneum beijerinckii Diseaseen_US
dc.titleİmge işleme yöntemleri ile kayısılarda yaprak delen hastalığı sonucu oluşan lekelerin tespitien_US
dc.title.alternativeDetecting spots on apricots due to coryneum beijerinckii disease with image processing methodsen_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster