Yazar "Şahin, Engin" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 6 / 6
  • [ X ]
    Öğe
    A quantum edge detection algorithm for quantum multi-wavelength images
    (World Scientific Publishing, 2021) Şahin, Engin; Yılmaz, İhsan
    Quantum edge detection is one of the important part of quantum image processing. In this paper, a quantum edge detection algorithm is designed for the quantum representation of multi-wavelength image (QRMW) model. The algorithm includes all stages of filtering, enhancement and detection. The proposed algorithm is also designed to apply any filtering operation to QRMW images, not only for a particular filtering operation. The proposed algorithm aims to solve the problems that quantum edge detection algorithms in the literature have processing only for a particular operator and noise reduction. Moreover, the algorithm aims to perform operations more efficiently by using less resources. Low-pass filter (LPF) smoothing operators are applied in the filtering stage for the noise reduction problem. In order to apply all filtering operations to the image, arithmetic operators that can operate with all signed integers are used in the algorithm. The operators Sobel, Prewitt and Scharr in the enhancement stage and the gradient method in the detection stage are used for both verification of the proposed algorithm and comparisons with the existing algorithms. A method with quantitative outcomes is shown to evaluate the performance of the edge detection algorithms. Analysis of the simulations performed on sample images with different operators. The circuit complexity of the algorithm is presented and the comparisons are made with the existing studies. The superiority of the proposed algorithm and its flexibility to be used in other studies are clearly demonstrated by analysis.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Improving effectiveness of different deep learning-based models for detecting COVID-19 from computed tomography (CT) images
    (Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 2021) Acar, Erdi; Şahin, Engin; Yılmaz, İhsan
    COVID-19 has caused a pandemic crisis that threatens the world in many areas, especially in public health. For the diagnosis of COVID-19, computed tomography has a prognostic role in the early diagnosis of COVID-19 as it provides both rapid and accurate results. This is crucial to assist clinicians in making decisions for rapid isolation and appropriate patient treatment. Therefore, many researchers have shown that the accuracy of COVID-19 patient detection from chest CT images using various deep learning systems is extremely optimistic. Deep learning networks such as convolutional neural networks (CNNs) require substantial training data. One of the biggest problems for researchers is accessing a significant amount of training data. In this work, we combine methods such as segmentation, data augmentation and generative adversarial network (GAN) to increase the effectiveness of deep learning models. We propose a method that generates synthetic chest CT images using the GAN method from a limited number of CT images. We test the performance of experiments (with and without GAN) on internal and external dataset. When the CNN is trained on real images and synthetic images, a slight increase in accuracy and other results are observed in the internal dataset, but between 3 % and 9 % in the external dataset. It is promising according to the performance results that the proposed method will accelerate the detection of COVID-19 and lead to more robust systems.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Kuantum temelli görüntü işleme
    (Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, 2019) Şahin, Engin; Yılmaz, İhsan
    Bu tezde, kuantum hesaplamanın üstün özellikleri ortaya konarak görüntü işleme konusunda sağladığı avantajlar ortaya konmaktadır. Kuantum temelli görüntü işleme için çok dalga boylu görüntülerin kuantum temsili QRMW modeli sunulmmuştur. QRMW modelinde kuantum durumların hazırlanışı ve kuantum durumdan görüntünün geri elde edilmesi açıklanmıştır. QRMW modelindeki görüntüler için sıkıştırma yöntemi önerilmiştir. Ayrıca QRMW modeli kullanılarak görüntüler üzerinde tüm ve kısmi renk işlemleri ile pozisyon işlemleri gerçekleştirilmiştir. QRMW modelindeki bir kuantum görüntüye, metin ve ikili görüntü gizli bilgilerinin gizlenmesi için bir steganografi algoritması önerilmiştir. Steganografi algoritmasında gizli bilgilerin taşıyıcı görüntüye nasıl gizlendikleri ve taşıyıcı görüntüden nasıl çıkarıldıkları gösterilmiştir. Ayrıca önerilen steganografi algoritması için simülasyon ve analizler yapılmıştır. Simülasyonlar ve analizler sonucunda elde edilen veriler literatürdeki diğer kuantum görüntü temsil modelleri ve kuantum steganografi algoritmaları ile karşılaştırılmış ve avantajlar/dezavantajlar ortaya konmuştur. Son olarak ise elde edilen sonuçlar sunulmuştur.
  • [ X ]
    Öğe
    Nonlocal implementation of multi-qubit controlled unitary quantum gates with quantum channel
    (World Scientific Publishing, 2021) Şahin, Engin; Yılmaz, İhsan
    Quantum computers are very efficient in terms of speed and security. Decoherence and architectural complexity restrict the control of sensitive quantum information as the number of qubits in a quantum computer increases. Therefore, it is more convenient to make a device with multiple quantum processors with small number of qubits instead of making a device with a large number of qubits quantum processors. The implementation of controlled unitary gates is a problem in such nonlocal systems. The methods in the literature for this problem use entangled qubit pairs, classical communication channels and classical bits. The existing methods perform some unitary operations on the target state for reconstruction after sending information through classical communication channels and applying quantum measurements on control states. In this study, a generalized method for nonlocal implementation of multi-qubit controlled unitary quantum gates with quantum channel is proposed. The proposed method can implement any controlled gate on the control and target qubits that are far from each other in terms of location. The method does not require classical channels and classical bits, any extra unitary operation for reconstruction. The proposed method is both more secure and uses less resources for operations than the other hybrid methods in the literature. Comparisons with existing studies are given in terms of required entangled qubit pairs, classical channels and bits, extra unitary operations for reconstruction the target state, and the advantages of the proposed method are revealed.
  • [ X ]
    Öğe
    Realization of quantum mean filters with different sized on NEQR quantum images by QFT based operations
    (Şeref SAĞIROĞLU, 2023) Şahin, Engin
    For some image processing algorithms such as edge detection and segmentation, filtering in the spatial domain is an important pre-processing to improve the quality of the image by removing the noise in the images. The time and memory requirements for processing also increase as the size of the images increases. Besides, excessive blurring of the image during noise removal operation can lead to excessive deterioration of image quality. Therefore, the balance between noise reduction and blur needs to be well adjusted. In this paper, a new quantum method for noise reduction on quantum images using QFT-based arithmetic operators is proposed and quantum circuits are designed. Mean filtering operators of different sizes are used to remove noise. First, the classical image is represented by the gray scale quantum image model, the novel enhanced quantum representation (NEQR) model. A quantum method is proposed and circuits are presented for the realization of Mean filters of different sizes on the basis of addition and division operations. Finally, the performance of the method is evaluated by presenting the circuit complexity of the method and the experimental results. In the proposed method, it is aimed to use less resources and reduce the circuit complexity. The optimal filtering operator size is investigated for the balance between noise reduction and image blur.
  • [ X ]
    Öğe
    Uydu görüntüleri kullanarak Çanakkale kent dokusunun belirlenmesi
    (Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, 2005) Şahin, Engin; Yıldırım, Hülya
    ÖZ Uzaktan algılama, uydular ve diğer platformlar kullanarak yeryüzünün görüntülenmesi ve bunlardan çıkarılacak bilgiler ve teknikler bütünüdür. Son yıllarda uydularla uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri teknolojileri bütün dünyada olduğu gibi ülkemizde de çeşitli amaçlarla kullanılmakta ve uygulamalar, bilimsel toplantılar yapılmaktadır. Bu yeni teknolojiler yerel problemlerin çözümünde ve uygulamada mühendisler, temel bilimcilere çevre, tarım ve diğer uygulayıcı disiplinler, ortak çalışma olanağı sağlamaktadır. Yeni teknolojilerin öğrenilmesi ve uygulanması, konu ile ilgili tüm bilgileri sorgulama ve bunlardan yeni bilgiler üretme olanağı tanıyacaktır. Ayrıca bu çalışmalar Çanakkale ili için iyi bir yönetim ve hizmet ağı kurulması yönünde örnekler oluşturacaktır Bu çalışmada çeşitli çözünürlükte uydu verileri ve hava fotoğrafları kullanılarak kent dokusunun belirlenmesi hedeflenmiştir. Ayrıca uzaktan algılamanın zamansal, mekansal, tayfsal boyutlarda bizlere sunduğu olanaklarla Çanakkale'ye ait kent ve il görüntülerinin görüntü işleme teknikleri kullanılarak örneklemesi ve ilgili teknolojilerin yakından tanıtılması amaçlanmıştır. Çalışma ÇOMÜ Çanakkale Uzaktan Algılama Merkezi'ne ait 3 LANDSAT uydu görüntüsü, 1 ASTER uydu görüntüsü ve bir hava fotoğrafı kullanılarak PCI Geometica (v9.0) görüntü işleme yazılımı ile hazırlanmıştır. Bu görüntüler yardımıyla ve temel görüntü işleme teknikleri kullanılarak Çanakkale'nin kentin genel yol ağı, okullar, önemli kurumlar, turistik yerler belirlenip bu verilere ait bilgiler (öznitelikler) girilerek, kurulacak bir Çanakkale Kent Bilgi Sistemi (ÇKBC)'ne hazırlık yapılmıştır. Anahtar kelimeler: Uzaktan algılama, görüntü işleme, uydu verileri, coğrafi bilgi sistemleri, kent dokusu, Çanakkale ili