1. Türk Yapay Zeka ve Yapay Sinir Ağları Sempozyum
  • 1. Türk Yapay Zeka ve Yapay Sinir Ağları Sempozyumu Bildirileri
  • ÖNSÖZ
  • TEŞEKKÜR
  • İÇİNDEKİLER
  • Davetli Bildiri - Invited Paper
    • Towards Program Understanding Systems
  • Akıl Yürütme - Reasoning
    • Proof-Checking Process-Based Reasoning about Physical Systems
    • An Extension of the Corresponding Value Technique in Qualitative Modeling and Simulation
    • Qualitative Reasoning Experiments with the MVL Theorem Proving System
    • Tekdüze Olmayan Usavurum Yöntemleri ve Yapay Zeka
    • Issues in Commonsense Set Theory
  • Yapay Sinir Ağları Uygulamaları - Applications of Artificial Neural Networks
    • A Survey of Neural Network Applications for Scheduling Problems
    • A Study in Connectionist Modeling of Hard-Constraint Problems: Solving Tangram Puzzles
    • Solving Maze Problems by Cellular Neural Networks
    • Ping-Pong Oynamasını Öğrenen Yapay Sinir Ağı
  • Doğal Diller - Bilgi Gösterimi / Natural Languages - Knowledge Representation
    • Towards a Formal Semantics of Turkish
    • An Approach to Machine Translation
    • Functional Categorization of Knowledge
    • Four Levels of Learning and Representation in Modeling Scientific Discovery
  • Konuşma Tanıma/ Speech Recognition
    • Konuşma İşaretinin Tanınması için Kullanılan Yapay Nöron Ağları ve Diğer Teknikler
    • Isolated Speech Recognition System
    • Vocal Tract Shape Estimation
    • Comparison of Human and Lovebird Speech
  • Yapay Sinir Ağları Yapıları/ Artificial Neural Network Architectures
    • Artificial Neural Networks that Grow When They Learn and Shrink When They Forget
    • Sinir Ağlarının Optik Cihazlarla Tasarımı
    • Classification and Computation on Non-uniform Finite Cellular Automata Networks
    • Yapay Sinir Ağları Konusunda Hukuki bir Yaklaşım
  • Tasarımda Yapay Zeka / Artificial Intelligence in Design
    • Fuzzy Lojik Kontrolerlerin Dizaynı için Yeni bir Metod
    • Bilgi Tabanlı Yaratıcı Kavramsal Dizayn
    • A Distributed Expert System Architecture
    • KNOWALL! An Experimental Inscriptor-Based Expert System
  • Örüntü Tanıma / Pattern Recognition
    • A Counterpropagation Network Model to Recognize and Classify Chart Patterns in Automated Manufact.
    • Experiments with RST, A Rotation, Scaling and Translation Invariant Pattern Classification System
    • Application of Artificial Neural Networks to Pattern Recognition
    • Segmentation of Ottoman Characters
  • Görme ve Görüntü İşleme / Vision and Image Processing
    • Active Vision / Etkin Görme
    • Renkli Resim İşlemenin Teorik ve Pratik Özellikleri
    • Otomatik Odaklama
    • Executing Prolog Programs with Dataflow Approach
  • Yapay Sinir Ağları Uygulamaları / Application of Artificial Neural Networks
    • A Neural Network Architecture for Emulating Forward Dynamics of a Robot Manipulator
    • Stability Properties of Artificial Neural Network Based Robotic Controllers
    • Pattern Classifier
    • Yapay Sinir Ağlarının Robotikteki Uygulamaları
  • Yazar Dizini / Author Index
Powered by GitBook
On this page
  • Abstract
  • Özet
  • Tam Metin

Was this helpful?

  1. Görme ve Görüntü İşleme / Vision and Image Processing

Renkli Resim İşlemenin Teorik ve Pratik Özellikleri

D. T. Pham, Y. Samast, University of Wales, İngiltere.

PreviousActive Vision / Etkin GörmeNextOtomatik Odaklama

Last updated 5 years ago

Was this helpful?

Abstract

Colour is one of the most important properties of an object. Propefly used colour can be a powerful visual cue to improve the usefulness of an artificial vision system in object recognition tasks. However, the inappropriate use of colour can seriously reduce the performance of such a system. Although it is not possible to develop , a complete set of guidelines (or the effective use of colour in all artificial vision applications , some broad principles, based on the mechanisms of human colour perception and colour theories can be established. In this paper, the major colour theories and colour models (spaces) developed so far will be briefly described. Practical aspects of colour image processing will be discussed and some future research directions in the effective use of colour in artificial vision will be indicated.

Özet

Renk, nesnelerin tanınmasında çok önemli bir bilgidir. Rengin doğru kullanılması, bir yapay görme sisteminin gücünü ve verimini büyük miktarda artırmasına rağmen, yanlış kullanımı ise böyle bir sistemin verimini oldukça düşürebilir. Yapay görme uygulamalarında rengin etkili bir şekilde kullanılması için tamamlanmış bir kurallar seti geliştirmek mümkün olmamasına rağmen, insanın renk görme sistemi temel alınarak, elde bulunan renk teorileri yardımıyla geniş manada bazı temeller kurulabilir. Bu çalışmada, bugüne kadar geliştirilmiş renk teorileri ve renk modelleri (uzayları) kısaca tarif edilecektir. Renkli resim işleme ile ilgili bu teorik bilgilerin pratik özellikleri tartışılacak ve rengin, yapay görme ve resim işleme uygulamalarında etkili kullanımı için geleceğe ait bazı araştırma yönleri belirtilecektir.

Tam Metin

Bildirinin tamamını görüntülemek için aşağıdaki dosyayı indiriniz.

22MB
293-302.pdf
pdf
293-302 Renkli Resim İşlemenin Teorik ve Pratik Özellikleri