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: Algoritmalar, Optimizasyon, Optimizasyon problemi, İmge, Algorithms, Optimization, Optimization problem, Image
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Türkiye trafik düzeninde kazaların azaltılması açısından yeni trafik kanunu uygulaması ile ilgili sorunlar ve çözüm yolları
Başlık çevirisi yok
ERDAL UÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
UlaşımGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. RIDVAN EGE
- Ön işlemenin ve askorbik asitin dondurularak depolanan yılan balıklarının (Anguilla anguilla) kalitesine etkileri
Başlık çevirisi yok
H.VOLKAN GÖKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSu Ürünleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL
- Çoklu amaçların çözümlemesinde amaç programlaması ile genelleştirilmiş ters yaklaşımı ve yem sanayiinde bir uygulama
Goal programming and generalieed inverse approaches in the multi-objective analysis and application in feed industry
HASAN BAL