Arı koloni optimizasyon yöntemi ile gri seviyeli görüntü bölütleme
Gray scale image segmentation using artificial bee colony optimization algorithm
- Tez No: 352530
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDULKADİR ŞENGÜR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Gri seviye dokulu görüntü bölütleme, Sürü zekâsı, Yapay arı koloni algoritması, Dalgacık dönüşümü, Entropi fonksiyonu, Gray texture image segmentation, Swarm intelligence, Artificial bee colony algorithm, Wavelet transform, Entropy function
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 44
Özet
Gri seviye ve renkli görüntülerin sayısal olarak değerlendirilmesinde bölütleme önemli bir basamaktır. Görüntü bölütleme işlemi, verilen bir resmi benzer özelliklere sahip farklı bölgelere ayırmaktır. En temel bölütleme yöntemi eşikleme tekniği olsa da zaman içerisinde bu yöntem yetersiz kalmıştır. Bu tez çalışmasında gri seviyeli görüntülerin bölütlenmesinde dalgacık dönüşümü, entropi fonksiyonu ve yapay arı koloni algoritması kullanan yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Görüntünün öz niteliklerini elde etmek için dalgacık dönüşümünden faydalanılmıştır. Dalgacık analizi sonuçları üzerinde optimum eşik değere ulaşmak için entropi fonksiyonu kullanılmıştır. Entropi fonksiyonu en uygun eşik değeri vermesi için yapay arı koloni algoritması ile optimize edilmiştir. Optimizasyon algoritmaları arasında yeni geliştirilen bir teknik olan ve sürü zekâsına dayanan arı koloni algoritması sayesinde en uygun eşik değer elde edilerek görüntünün eşik değeri otomatik olarak bulunmuştur. Uygulanan yöntem bazı görüntülerde istenen sonucu vermese de özellikle hız bakımından oldukça uygun bir yöntemdir. Ayrıca yapay arı koloni algoritması ile görüntü bölütleme literatürüne zenginlik kazandırılmıştır. Geliştirilen teknik türev gibi işlemler içermediği için matematiksel karmaşıklık açısından oldukça uygundur.
Özet (Çeviri)
Digitally evaluation of the gray scale and color images in an important step. Image segmentation process is partitioning a given image according to various features. Image thresholding is known as the basic image segmentation method but it is not enough good for all image segmentation applications. In this thesis, a new method is proposed based on wavelet transformation, entropy function and artificial bee colony algorithm for gray texture segmentation. For feature extraction, the wavelet transformation is used. The entropy function is used to find the optimum threshold on the normalized wavelet coefficients. Fort his purpose, an optimization procedure called the artificial bee colony algorithm is used. Artificial bee colony algorithm, which is based on the swarm intelligence is an optimization algorithm and used for finding the optimum automatic threshold fort he segmentation of the input image. Based on the experimental results, the proposed method yields better segmentation results. The proposed method yields worse results for several images but the running time of the algorithm is considerable short.
Benzer Tezler
- Kutu kesitli köprülerin sezgisel algoritmalar ile optimum tasarımı
Optimum design of box girder bridges with metaheuristic algorithms
OZAN İNCE
Doktora
Türkçe
2023
İnşaat MühendisliğiFırat Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÜLKER
- Aktif tendonlu yapı modeli için kontrolör parametrelerinin optimizasyonu
Optimization of controller parameters for active tendon structure model
MERT YAHYA YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN TİRYAKİ
- Field oriented control of induction motor by metaheuristic methods
Asenkron motorun metaheuristik yöntemlerle alan odaklı kontrolü
HERSH HASAN TAHA AL DAWOODI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HİLMİ AYGÜN
- Çok tepeli yapay arı koloni optimizasyon algoritması ile yer radarı görüntülerindeki saçılma hiperbollerinin otomatik bulunması
Automatic detection of hyperbola from gpr images with multimodal artificial bee clony
TAYMAZ RAHKAR FARSHİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesiİstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORHAN KESEMEN
- Sincap kafesli asenkron motorların rotor çubuk kırıklarının akustik ölçümlerle tespiti
Detection of broken rotor bar of squirrel-cage induction motors by acoustic measurements
OSMAN ZEKİ ERBAHAN
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM ALIŞKAN