Sayısal görüntü segmentasyonunda bulanık C-Mean kümelendirmesi ile level set yaklaşımı
Level set approach with fuzzy C-Mean clustering in digital image segmentation
- Tez No: 338733
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. FIRAT HARDALAÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Bu çalışmada çok farklı kullanım alanları olan Level Set Fonksiyonu'nun görüntü işleme üzerine uygulması incelenmiştir. Ayrıca, Modifiye Edilmiş Bulanık C-Mean Algoritması'yla oluşturulan kümelerle görüntü segmentasyonu yapılmıştır. Bu görüntü segmantasyonunun uygulaması ise bilgisayar tomografili karaciğer dokusu görüntüleriyle gerçekleştirilmiş ve Bulanık C-Mean Algoritması'na, Modifiye Edilmiş C-Mean Algoritmasına ve çalışmada önerilen yönteme göre iterasyon sayıları, çalışma süreleri ve segmentasyon kalitesi incelenmiştir.Anahtar Kelimeler : Level Set Fonksiyonu, Çift Kuyu Potansiyeli, Bulanık C-Mean, Bilgisayar Tomografisi
Özet (Çeviri)
In this study, Level Set function, which is a very different application areas on the image processing, were investigated. In addition, the ?Modified Fuzzy C-Mean Algorithm? image segmentation clusters were created. This application of image segmentation is performed in computer tomography images of liver tissue and Fuzzy C-Mean Algorithm, Modified C-Mean Algorithm and the proposed method examined in number of iterations, working times and the quality of segmentation.
Benzer Tezler
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Variational models and numerical algorithms for selective image segmentation
Seçici görüntü segmentasyonu için varyasyon modelleri ve sayısal algoritmalar
LAVDİE RADA ÜLGEN
Doktora
İngilizce
2013
MatematikUniversity of LiverpoolUygulamalı Matematik Ana Bilim Dalı
PROF. KE CHEN
- BT görüntülerinde akciğer pnömonisi ile ilişkili 13. jenerasyon hava ve damar yollarının segmentasyonuna imkan sağlayacak onkolojik bulguların sayısal olarak değerlendirilmesi
Quantitative evaluation of oncological findings related to pulmonary pneumonia on CT images to allow segmentation of 13th generation airways and pulmonar vessels
NUR EKENEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
OnkolojiEge ÜniversitesiTemel Onkoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN DOĞANAY
- Sayısal görüntü işlemede görüntü karşılaştırma
Image comparison under digital image processing
AKYOL ÖZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MİNE AKTAŞ
- Registration of digital images
Sayısal görüntü işleme
AHMET EROL
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALDUN SARNEL