Çoklu imge eşikleme problemlerinde metasezgisel algoritmaların performans analizi
A performance analysis of metaheuristic algorithms on the multilevel thresholding problems
- Tez No: 302480
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÖMER KAAN BAYKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
İmge bölütleme, bir imgeyi birbiriyle örtüşmeyen alt imge gruplarına ayırma işlemidir. Çokseviyeli imge eşikleme, en popüler imge bölütleme tekniklerinden biridir ve sıklıkla amaç fonksiyonununoptimizasyonu problemi olarak görülmektedir. Bu çalışmada, çoklu imge eşikleme problemini çözmekamacıyla imgenin gri seviye dağılımını (histogram) kullanan yöntemlerden Otsu'nun yöntemi amaçfonksiyonu olarak kullanılmıştır. En uygun eşik değerlerini belirlemek amacıyla seçilen test imgeleriüzerinde Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Ateş böceği Algoritması (AA), Guguk kuşuOptimizasyonu Algoritması (GOA), Etraflı Arama ile Otsu'nun amaç fonksiyonunun hem minimize (sınıfiçi değişinti) edildiği hem de maksimize (sınıflar arası değişinti) edildiği deneyler gerçekleştirilmiştir.Yöntemlerin performansları stabilite, çözüm kalitesi ve yakınsama süreleri açısından kıyaslanmıştır.Çözüm kalitesi ve stabilite açısından genellikle GOA'nın, yakınsama süresi açısından PSO'nun dahabaşarılı olduğu gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Image segmentation is a process that separates the image to non-overlapping sub-image groups.Multilevel image thresholding is one of the most popular image segmentation techniques and it?s oftenseen as an optimization problem of an objective function. In this paper, Otsu?s method, which is one ofthe methods that use the gray-level distribution (histogram) of image, is used as an objective function tosolve the multilevel image thresholding problem. To consider the optimal threshold values on the selectedtest images, several experiments were performed by both minimizing (within-class variance) andmaximizing (between-class variance) the Otsu?s objective function with Particle Swarm Optimization(PSO), Firefly Algorithm (FA), Cuckoo Optimization Algorithm (COA) and Exhaustive Search.Performances of the metaheuristic techniques were compared in terms of stability, solution quality andconvergence time. In general, it was observed that GOA is more successful than others with respect tosolution quality and stability; PSO is more successful than others with respect to convergence time.
Benzer Tezler
- Color image segmentation: Multithresholding and constraint satisfaction methods
Renkli imge bölütleme: Çoklueşikleme ve kısıt sağlama metodları
FATİH KURUGÖLLÜ
Doktora
İngilizce
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. EMRE HARMANCI
- Applications of multiwavelets to image denoising
Çoklu-dalgacık tekniklerinin imgelerden gürültü temizlemeye uygulamaları
ERDEM BALA
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞIN ERTÜZÜN
- Videoda çoklu imge ögelerinin ilişki ağları
Relation networks of multiple image elements in video
LEVENT YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Güzel SanatlarMarmara ÜniversitesiResim Ana Sanat Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÇELEBİ
- Evrişimsel yapay sinir ağları ile görüntüde toplamsal beyaz Gauss gürültü seviye tespiti
Noise estimation of additive white Gaussian noise with convolutional neural networks
HİKMET KIRMIZITAŞ
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHarran ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURETTİN BEŞLİ
- Error resilient stereoscopic video streaming using model-based fountain codes
Model tabanlı fountaın kodları kullanarak hataya dayanıklı stereo video akıtımı
A. SERDAR TAN
Doktora
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. ERDAL ARIKAN