On the Geometries of Conic Section Representation of Noisy Object Boundaries

ÖZET<;:E imgeleri tammlayan en önemli görsei özelliklerden bir tanesi imgedeki nesnelerin ry evritleridir. imgedeki nesneleri az saYlda öge ile betimleyebilmek iry in nesne �ekillerine konik veya dogru uyarlamr, öyle ki bu uyarlamalar iry in ba�langlry ve bitim noktalanna ihtiyary vardlr. Bu ba�langlry ve bitim noktalan imgedeki nesnenin anlamh noktalandlr. Bu ry ah�mada imgelerdeki �ekillerin ry evritlerindeki noktalan Canny kenar detektörü ile belirlenmi� olup, bu noktalara temel bile�en analizi (TBA) metodu uygulanarak kö�e ve büküm noktalarl bulunmu�tur. Bu noktalar daha soma baskm, kö�e, yumu�ak kö�e ve büküm noktasl olarak smIflandlfllml�tlr. <;:evritte ardarda gelmi� olan anlamh noktalann arasma konik veya dogru oturtulmu�, böylece imgedeki nesne uyarlanml� konik egrileriyle ve dogru parry alan i1e betimlenmi�tir. Anahtar Kelimeier -<;evrit, temel bile5en analizi, anlam" nokta, büküm ve baskm nokta, konik egri ABSTRACT One of the most visually descriptive features for images is the contour of the object( s). In order to describe objects with lesser number of descriptors, linear or cubic curves are fitted to the contours of the objects. The end points of these finite length curves are usually meaningful spots on the contours. In the work presented here, edges are found by the Canny edge detector, followed by Principal Component Analysis (PCA) for determining corners and intlection points. These points are classified as dominant, corner, soft corner or intlection points. Curves are fitted to the sub-contours between successive such descriptive points on the object contour.

show abstract

“…ifade edilebilir [23] . w parametresi konik smtflan aYlrmada ve koniklerin keskinligini belirlemede kullamhr.…”

Section: Konik Egrilerin Siniflandirilmasiunclassified