Geri Dön

Yapay zeka tekniklerinin renk haritası indirgemede kullanılması

Color map quantization by using artificial intelligence techniques

  1. Tez No: 360616
  2. Yazar: KADER DEMİR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BAHRİYE AKAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Görüntünün sıkıştırılarak daha az yer kaplaması, transfer işleminin daha kolay yapılması, sınırlı donanıma sahip aygıtlarda görüntünün gösterimi gibi problemlerin çözümünde, gerçek renkli bir görüntünün daha az sayıda renkle temsil edilebildiği renk haritası indirgeme yönteminden faydalanılmaktadır. Renk haritası indirgeme ile 16.7 milyon renk içeren renk paleti daha az sayıda renkle ifade edilmektedir. İndirgemede görüntü yeni paletine göre yeniden düzenlendiğinde görüntüde kullanılan renk sayısı azalmakta ve görüntü boyutu küçülmektedir. Görüntü işleme alanının birçok uygulamasında renk haritası indirgeme yönteminin kullanıldığını görmek mümkündür. Bu çalışmada, renk haritası indirgenmesi için literatürde yaygın olarak bilinen yöntemler incelenmiştir ve klasik metotlardan k-ortalama ve bulanık-c-ortalama algoritmalarının yanı sıra yapay zeka tekniklerinden yapay arı koloni algoritmasından ve parçacık sürüsü optimizasyon algoritmalarından faydalanılmıştır. Yapay arı koloni algoritmasının kullanılmasının görüntü üzerinde nasıl bir etkiye sahip olduğu tespit edilerek, elde edilen sonuçlar k-ortalama, bulanık-c-ortalama ve parçacık sürüsü optimizasyon algoritmalarının sonuçları ile karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Color map quantization technique in which an image is represented by fewer colors is used to compress images to occupy less space, to make the transferring process easier, to solve the image display issue on the gadgets with the limited hardware. With the help of the color map quantization, the color palette with 16.7 million colors can be reflected with fewer colors. When the image in the color map quantization is arranged with the new color palette, the number of the colors decreases and the size of the image gets smaller. Color map quantization method can also be used in the image processing field. In this study, the color map quantization methods applied commonly in the field are searched, and in addition to traditional k-means and fuzzy c-means algorithms artificial bee colony and particle swarm optimization algorithms are used for the color map quantization. The performance of artificial bee colony algorithm on the image is analyzed and the results obtained are compared to the results of k-means, fuzzy c-means and particle swarm optimization.

Benzer Tezler

  1. Skin lesion classification with machine learning

    Makine öğrenmesi ile cilt lezyonu sınıflandırması

    ESRA SENDEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSA YILDIRIM

  2. Image analysis based symbol recognition in colored maps

    Renkli haritalarda görüntü analizi tabanlı sembol tanıma

    FATMANUR TURHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  3. Investigation of artificial intelligence-based point cloud semantic segmentation

    Yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik bölümlendirmesinin incelenmesi

    MUHAMMED ENES ATİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZAİDE DURAN

  4. Illumination-guided inverse rendering benchmark: Learning real objects with few cameras

    Başlık çevirisi yok

    DOĞA YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin Üniversitesi

    Yapay Zeka Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA FURKAN KIRAÇ

  5. Görüntü işleme teknikleri ve yapay zeka yöntemleri kullanarak görüntü içinde görüntü arama

    Image searching inside another image using image processing techniques and artificial intelligence methods

    MEHMET KARAKOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KADİR KAVAKLIOĞLU