TR
EN
Sayısal Görüntülerdeki Nesnelerin Baskın Noktalarının Algılanmasında İstatistiksel Yaklaşımlar
Abstract
Bu çalışmada, sayısal görüntülerdeki nesnelerin baskın noktalarının araştırılmasında dört ayrı yöntem önerilmiş ve bu yöntemlerin başarıları incelenmiştir. Bu önerilen yöntemleri gerçekleştirmek için bazı istatistiksel ve geometrik kurallar kullanılmıştır.
Keywords
References
- Kesemen, O., Aktaş, N., Solak, Y.N., 2010. Sayısal Görüntülerdeki Taneciklerin Topaklık Ölçüsünün Belirlenmesi, 9. Matematik Sempozyumu, 20-22 Ekim, Trabzon.
- Bribiesca, E., Guzman, A., 1980. How to Describe Pure Form and How to Measure Differences in Shapes Using Shape Numbers, Pattern Recognition, 12 (2) 101-112.
- O'Gorman, L., Kasturi, R., 2009. Document Image Analysis, IEEE Computer Society Executive Briefings.
- The, C. H., Chin, R. T., 1989. On the Detection of Dominant Points on Digital Curves, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 11 (8) 859-872.
- Marji, M., Siy, P., 2003. A New Algorithm for Dominant Points Detection and Polygonization of Digital Curves, Pattern Recognition, 36 (3) 2239-2251.
- Costa, L. da F., Cesar Jr., R. M., 2001. Shape Analysis and Classification, CRC Press.
- Gonzalez, R. C., Woods, R. E. (2007), Digital Image Processing, Prentice Hall. New Jersey.
- Kesemen, O., Karakaya, G., Gürbüz, F., 2010. Sayısal Görüntülerde Taneciklerin Bulanık Yönelimlerinin Belirlenmesi, İstatistik Günleri Sempozyumu, 28-30 Haziran, Ankara.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Statistical Data Science
Journal Section
Research Article
Publication Date
August 15, 2012
Submission Date
February 7, 2012
Acceptance Date
March 15, 2012
Published in Issue
Year 2012 Volume: 9 Number: 2
APA
Kesemen, O., & Güngör, Ç. (2012). Sayısal Görüntülerdeki Nesnelerin Baskın Noktalarının Algılanmasında İstatistiksel Yaklaşımlar. İstatistik Araştırma Dergisi, 9(2), 93-100. https://izlik.org/JA32WP88AF
AMA
1.Kesemen O, Güngör Ç. Sayısal Görüntülerdeki Nesnelerin Baskın Noktalarının Algılanmasında İstatistiksel Yaklaşımlar. JSRTR. 2012;9(2):93-100. https://izlik.org/JA32WP88AF
Chicago
Kesemen, Orhan, and Çiğdem Güngör. 2012. “Sayısal Görüntülerdeki Nesnelerin Baskın Noktalarının Algılanmasında İstatistiksel Yaklaşımlar”. İstatistik Araştırma Dergisi 9 (2): 93-100. https://izlik.org/JA32WP88AF.
EndNote
Kesemen O, Güngör Ç (August 1, 2012) Sayısal Görüntülerdeki Nesnelerin Baskın Noktalarının Algılanmasında İstatistiksel Yaklaşımlar. İstatistik Araştırma Dergisi 9 2 93–100.
IEEE
[1]O. Kesemen and Ç. Güngör, “Sayısal Görüntülerdeki Nesnelerin Baskın Noktalarının Algılanmasında İstatistiksel Yaklaşımlar”, JSRTR, vol. 9, no. 2, pp. 93–100, Aug. 2012, [Online]. Available: https://izlik.org/JA32WP88AF
ISNAD
Kesemen, Orhan - Güngör, Çiğdem. “Sayısal Görüntülerdeki Nesnelerin Baskın Noktalarının Algılanmasında İstatistiksel Yaklaşımlar”. İstatistik Araştırma Dergisi 9/2 (August 1, 2012): 93-100. https://izlik.org/JA32WP88AF.
JAMA
1.Kesemen O, Güngör Ç. Sayısal Görüntülerdeki Nesnelerin Baskın Noktalarının Algılanmasında İstatistiksel Yaklaşımlar. JSRTR. 2012;9:93–100.
MLA
Kesemen, Orhan, and Çiğdem Güngör. “Sayısal Görüntülerdeki Nesnelerin Baskın Noktalarının Algılanmasında İstatistiksel Yaklaşımlar”. İstatistik Araştırma Dergisi, vol. 9, no. 2, Aug. 2012, pp. 93-100, https://izlik.org/JA32WP88AF.
Vancouver
1.Orhan Kesemen, Çiğdem Güngör. Sayısal Görüntülerdeki Nesnelerin Baskın Noktalarının Algılanmasında İstatistiksel Yaklaşımlar. JSRTR [Internet]. 2012 Aug. 1;9(2):93-100. Available from: https://izlik.org/JA32WP88AF