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: Level Set Fonksiyonu, Çift Kuyu Potansiyeli, Bulanık C-Mean, Bilgisayar Tomografisi, Görüntü işleme, Image processing
- 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: Belirtilmemiş.
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.
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
- Investigating the performance of super-resolved remote sensing images on coastline segmentation with deep learning-based methods
Derin öğrenme tabanlı yöntemlerle kıyı şeridi segmentasyonunda süper çözünürlüklü uzaktan algılama görüntülerinin performansının araştırılması
İLHAN PALA
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR ALGANCI
- Variational models and numerical algorithms for selective image segmentation
Seçici görüntü segmentasyonu için varyasyon modelleri ve sayısal algoritmalar
LAVDİE RADA ÜLGEN
Doktora
İngilizce
2013
MatematikUnıversıty Of LıverpoolUygulamalı Matematik Ana Bilim Dalı
PROF. KE CHEN
- Görüntü işleme teknikleri ve derin öğrenme metotları kullanılarak yığma taş duvar segmentasyonu
Masonry stone wall segmentation using image processing techniques and deep learning methods
RÜSTEM MUHAMMED KARADEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA AYDIN
- Investigation of artificial intelligence-based point cloud semantic segmentation
Yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik bölümlendirmesinin incelenmesi
MUHAMMED ENES ATİK
Doktora
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAİDE DURAN