A Neuro-fuzzy edge detector for edge extraction in digital images corrupted by impulse noise
Dürtü gürültüsü ile bozulmuş sayısal görüntülerde kenar çıkarımı için bulanık sinir ağı tabanlı bir kenar sezici
- Tez No: 138924
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EMİN YÜKSEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kenar sezme, Görüntü işleme, Edge detection, Image processing
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
DÜRTÜ GÜRÜLTÜSÜ İLE BOZULMUŞ SAYISAL GÖRÜNTÜLERDE KENAR ÇIKARIMI İÇİN BULANIK SİNİR AĞI TABANLI BİR KENAR SEZİCİ ÖZET Sayısal görüntülerde kenarlar genellikle görüntü içerisindeki ani yerel yoğunluk değişimleri olarak tanımlanırlar ve görüntüde yer alan nesnelere ait önemli bilgiler verirler. Bu yüzden, görüntülerden bilgi çıkarmak amacıyla sıkça yapılan, görüntü sınıflandırma, nesne tanıma, sınır belirleme gibi görüntü işleme uygulamalarının bir çoğunda ön işlem olarak kenar sezme (edge detection) işlemi gerçekleştirilir. Dolayısıyla kenar sezme işleminin başarımı sonraki aşamalarda gerçekleştirilen işlemlerin başarımmı önemli ölçüde etkilemektedir. Kenar sezme işleminde karşılaşılan en büyük sorunlardan biri gürültüdür. Görüntülerin elde edilmesi esnasında ortamın ve/veya görüntü kaydedici sistemin ideal olmaması sebebiyle sayısal görüntüler gürültüden etkilenirler. Literatürde kenar sezme konusunda yapılmış pek çok çalışma olmasına rağmen, sunulan kenar sezicilerin çoğu gürültülü görüntülerden kenar sezme konusunda yetersiz kalmakta, performansları önemli ölçüde düşmektedir. Bu çalışmada dürtü gürültüsüne maruz kalmış sayısal görüntülerde etkin bir şekilde kenar çıkarımı yapmaya yönelik yeni bir metot sunulmaktadır. Önerilen metotta kenar sezme işlemi, görüntüde bulunan gürültüyü süzmeye gerek kalmadan bulanık mantık tabanlı bir kenar sezici yardımıyla gerçekleştirilmektedir. Sezicinin yapısı çok basit olup yatay, dikey, çapraz ve ters çapraz yönlerde çalışan dört bulanık işlemcinin bir son işlemci ve bir aşındırıcı ile birleştirilmesinden oluşmaktadır. Sunulan kenar sezicinin başarımı değişik özellikte test görüntüleri üzerinde değerlendirilmiştir. Kıyaslama yapabilmek amacıyla aynı görüntüler literatürde mevcut popüler kenar seziciler ile de işlenmiştir. Deneysel sonuçlar önerilen kenar sezicinin dürtü gürültüsüne maruz kalmış görüntülerde kenar sezme işlemini literatürde mevcut diğer sezicilere göre daha başarılı bir şekilde yapabildiğini göstermektedirIV
Özet (Çeviri)
A NEURO-FUZZY EDGE DETECTOR FOR EDGE EXTRACTION IN DIGITAL IMAGES CORRUPTED BY IMPULSE NOISE ABSTRACT Edges in a digital image are usually defined to be sudden changes in the local color intensity of the image and provide important information about the objects contained within the image. Edge detection is frequently the first operation performed before other image processing tasks such as boundary detection, object recognition, pattern recognition and image classification. Therefore the performances of these subsequent image processing tasks are strictly dependent on the success of the edge detection operation. One of the important factors decreasing the performance of the edge detection is the noise. During image acquisition, digital images are usually corrupted by noise due to a number of imperfections in the imaging process. Although there is a range of different edge detection methods in the literature, their performances are severely degraded when the image is corrupted by noise. In this work, a novel method for efficient extraction of edges in digital images corrupted by impulse noise is presented. In the proposed method, the edges in the noisy image are directly detected by a neuro-fuzzy system without filtering the noise from the image. The structure of the proposed detector is very simple and comprises four NF networks cascaded with a postprocessor and an eroder. The proposed NF edge detector is tested on popular images having different image properties and also compared with popular edge detectors from the literature. Experimental results show that the proposed detector can efficiently be used to extract edges in digital images corrupted by impulse noise and it offers much better performance than the other detectors.
Benzer Tezler
- 2. tip bulanık sistemler ile sayısal görüntülerden dürtü gürültüsünün giderilmesi
Impulse noise removal from digital images by a type-2 fuzzy systems
MUSTAGİME TÜLİN YILDIRIM
Doktora
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL
- Görüntülerdeki sayısal dürtü gürültüsünün tip-2 bulanık mantık teknikleri ile iyileştirilmesi
Improving digital impulse noise in images by type-2 fuzzy logic techniques
YAKUP YÜKSEL
Doktora
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ALÇI
- Quantifying alignment among architectural objects using white-box neural computing
Beyaz kutu nöral hesaplama kullanarak mimari nesneler arasındaki hizalanmanın ölçülmesi
OSMAN ZİNNUR MELİKOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MICHAEL STEFAN BITTERMANN
- A neuro-fuzzy approach to partially observable Markov decision problems
Kısmi izlenimli Markov karar yöntemlerine sinirsel-bulanık bir yaklaşım
MEHMET TOYGAR KARADENİZ
Doktora
İngilizce
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LEVENT AKIN
- İnhalasyon anestezisinde sevofluran oranının neuro-fuzzy sistem ile kontrolü
Control of sevofluran rate with a neuro - fuzzy system in the inhalation anesthesia
MUSTAFA TOSUN
Doktora
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH FERİKOĞLU