2b görüntülerden 3b hacimsel görüntülerin oluşturulması

Simple item page
dc.contributor.advisorYılmaz, Ersen
dc.contributor.authorKılıkçıer, Çağlar
dc.contributor.departmentBursa Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Fen Bilimleri Enstitüsü/Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı.tr_TR
dc.contributor.orcid0000-0001-7933-1643tr_TR
dc.contributor.orcid0000-0002-6620-655X
dc.date.accessioned2021-01-20T12:16:58Z
dc.date.available2021-01-20T12:16:58Z
dc.date.issued2020-10-22
dc.description.abstractHacimsel görselleştirme yüzey görselleştirmeye göre daha yüksek işlem yükü gerektirir. Teknolojinin gelişmesine paralel olarak hacimsel görselleştirmeye olan ilgi son yıllarda artmıştır. Hacimsel görselleştirmede önemli zorluklardan bir tanesi ilgi duyulan bölgelerin transfer fonksiyonları aracılığı ile çıkarımıdır. Bu tez çalışmasında hacimsel görselleştirmede karşılan bu zorluğun çözümü için yüzey görselleştirmede sıklıkla kullanılan sınıflandırma temelli yaklaşım uygulanmıştır. Bu tezde önerilen yaklaşımda hacimsel görselleştirme işlemi iki aşamada gerçekleştirilmektedir. İlk aşamada görüntü işleme ile yerel sınırlar çıkartılmakta ve bu sınırlar makine öğrenmesi yöntemi ile birleştirilerek ilgi duyulan bölge (İDB) belirlenmektedir. İkinci aşamada ise bir transfer fonksiyonu aracılığı ile İDB hacimsel olarak görselleştirilmektedir. Önerilen yaklaşımın başarım analizi yapılırken gürültünün İDB ve hacimsel görüntü üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Başarım analizi sonucunda önerilen yaklaşımın hacimsel görselleştirmeyi iyileştirdiği görülmüştür.tr_TR
dc.description.abstractVolumetric visualization requires higher processing load than surface visualization. In parallel with the development of technology, interest in volumetric visualization has been increased in recent years. One of the major challenges in volumetric visualization is the extraction of regions of interest through transfer functions. In this thesis, a classificationbased approach, which is frequently used in surface visualization, has been applied to solve this challenge in volumetric visualization. In the approach proposed in this thesis, volumetric visualization process is carried out in two stages. In the first stage, local boundaries are extracted with the image processing and the region of interest (ROI) is determined by combining these boundaries with the machine learning methods. In the second stage, ROI is visualized volumetrically by using a transfer function. While analysing the performance of the proposed approach, the effect of the noise on the ROI and the volumetric image was investigated. As a result of the performance analysis, it was seen that the proposed approach improved the volumetric visualization.en_US
dc.format.extentVIII, 104 sayfatr_TR
dc.identifier.citationKılıkçıer, Ç. (2020). 2b görüntülerden 3b hacimsel görüntülerin oluşturulması. Yayınlanmamış doktora tezi. Bursa Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/15367
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherBursa Uludağ Üniversitesitr_TR
dc.relation.publicationcategoryTeztr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectVolume renderingtr_TR
dc.subjectHacim görüntülemetr_TR
dc.subjectDigital image processingen_US
dc.subjectSayısal görüntü işlemetr_TR
dc.subjectGörüntü sınıflandırmatr_TR
dc.subjectImage classificationen_US
dc.title2b görüntülerden 3b hacimsel görüntülerin oluşturulmasıtr_TR
dc.title.alternative3d volumetric reconstruction from 2d imagesen_US
dc.typedoctoralThesisen_US

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Çağlar Kılıkçıer.pdf
Size:
3.56 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

Fen Bilimleri Doktora Tezleri / PhD Dissertations