Geri Dön

Bulanık görüntü bölütleme yöntemiyle ikinci nesil görüntü sıkıştırma

Second generation image compression by fuzzy image segmentation

  1. Tez No: 127372
  2. Yazar: HASAN SERHAN YAVUZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HAMDİ ATMACA, YRD. DOÇ. DR. M. ATIF ÇAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Bölütleme, Görüntü Bölütleme, Bulanık Görüntü Bölütleme, Görüntü Sıkıştırma, Segmentation, Image Segmentation, Fuzzy Image Segmentation, Image Compression
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 152

Özet

ÖZET Bu tez çalışmasında, iki farklı görüntü bölütleme yönteminin gri seviyeli manzara görüntülerine sıkıştırma amaçlı kullanılabileceğinin önerisi yapılmıştır. Birinci yöntem amaç fonksiyonlu bölütleme olup, amaç fonksiyonu tanımına dayanan veri bölütleme algoritmaları görüntü bölütlemede kullanılmıştır. İkinci yöntem ise bölge büyütme yaklaşımına dayanır. Bulanık mantık kavramının kesin olmayan durumlarda daha hassas değerlendirmeler yapabilme özelliğinin avantaj larından faydalanmak için tasarlanan bir bulanık çıkarım sistemi ile bölgeler belirlenir. Yapılan işlem, bulanık mantık temelli görüntü bölütleme veya kısaca bulanık görüntü bölütlemedir. Görüntü bölütleme işlemi, görüntüyü kendi içinde benzer özellikler taşıyan bölgelere böldüğü için yüksek miktarda sıkıştırma oranı sağlamada yardımcı olur. Bölütleme, görüntüyü anlamlı bölgelere böler. Bu bölgeler, uygun bir kodlama biçimiyle birlikte kullanıldığında görüntü sıkıştırma gerçekleştirilir. Bölütleme temelli görüntü sıkıştırma, görüntü bölütleme kısmında yoğunlaştığı için ikinci nesil bir görüntü sıkıştırma yöntemidir. Görüntü bölütleme sonrası görüntü kalitesinde fazla miktarda kayıp olması sebebiyle bölütlenmiş görüntüyü kodlamada kayıpsız görüntü sıkıştırma biçimleri tercih edilmiştir. Amaç fonksiyonu temelli bölütlenen görüntülerde koşu uzunluğu kodlama (run-length coding), bölge büyütme ile bölütlenen görüntülerde çevrit veya zincir kodlama (chain coding) iyi sonuçlar vermiştir.

Özet (Çeviri)

u SUMMARY In this thesis, the use of two different image segmentation methods for the purpose of image compression is proposed. The first method is objective function based image segmentation. In this sense, some data clustering algorithms are modified to segment the monochrome scene images. The second method is based on a region-growing algorithm. Regions of this method are determined according to a fuzzy inference system which is designed to use the advantages of fuzzy logic when uncertainty appears. The process done is a fuzzy logic based image segmentation or simply fuzzy image segmentation. Image segmentation operation segments the image into meaningful homogenous regions, so it can be used to achieve high compression ratios. Image is compressed when these meaningful regions are coded with proper image coding schemes. Because segmentation based image compression takes its importance on the segmentation step, it is a second-generation compression technique. As great amount of loss occurs after the segmentation process, lossless image coding schemes are preferred to use together with the segmentation. Run-length coding is used with the objective function based image segmentation and chain coding (also known as contour coding) is used with the region growing based image segmentation because of their efficiency.

Benzer Tezler

  1. Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems

    Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması

    AYKUT BEKE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  2. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  3. Gerçek zaman uygulamaları için görüntü bölütleme yöntemlerinin geliştirilmesi

    Improvement of image segmentation methods for real time applications

    YUNUS KOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ÖLMEZ

  4. MR görüntüleri kullanarak otomatik beyin tümörü tespiti

    Automatic detection of brain tumors using MRI images

    İSMAİL ATBAKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    MatematikAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RIFAT AŞLIYAN

  5. Fuzzy entropy and its application

    Bulanık entropi ve uygulamaları

    YUSUF YENİYAYLA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. EMEL KURUOĞLU