Çok seviyeli eşikleme probleminin yapay arı kolonisi algoritmaları ile çözülmesi
Solving multilevel tresholding problems with artificial bee colony algorithms
- Tez No: 380411
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DOĞAN AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Görüntü işlemede kesimleme çok önemli bir adımdır. Tek katmanlı eşiklemede görüntüler eşik değerine göre iki kesime ayrılmaktadır. Çok katmanlı eşiklemede ise görüntü birçok kesime ayrılabilmektedir. Başarılı bir kesimleme işlemi yapılması atanacak optimum eşik değerlerine bağlıdır. Optimum eşik değerlerini bulmak için de Kooper entropi ve sınıflar-arası varyans kriterlerinin optimizasyonu tercih edilmiştir. Bu çalışmada sürü zekası tabanlı optimizasyon algoritması olan Orj-ABC, G-ABC ve GBDIST-ABC algoritmaları çok katmanlı eşikleri bulmada tercih edilmiştir. Eşikleme için iki teknik kullanılmıştır. Bunlar Kooper entropi ve sınıflar-arası varyans. Deneyler ise çeşitli eşik değerleri seçilerek 10 tane görüntü üzerinde yapılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde algoritmaların eşik değeri sayısı iki olduğunda genellikle aynı sonucu verdiği, eşik değeri sayısı arttığında ise GBDIST-ABC algoritmasının dahi iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir. Merkezi işlem birimi çalışma zamanları da raporlanmıştır. Bu sonuçlar da bize göstermiştir ki problemin boyutunun artması çalışma zamanını da doğrudan arttırmaktadır.
Özet (Çeviri)
Segmentation is an important topic in the image processing. Bi-level segmentation seperating images into two partitions based on a treshold value, multilevel segmentation seperates multiple treshold values. A successful segmentation assigns proper treshold values to optimise a criterion such as a entropy or the between class variance. In this study, tree successful swarm intelligence-based global optimization algorithms, original artificial bee colony (Org-ABC), global best artificial bee colony (G-ABC) and global best-dist artificial bee colony algorithm (GBDIST-ABC) have been employed to find the optimal multilevel tresholds. Two techniques have been used for tresholding. The Kapoor's entropy and between class variance. Experiments have been performed on 10 images using various numbers of tresholds. The results were assessed using statistical tools and suggest that Org-ABC, G-ABC and GBDIST-ABC genarally show equal performance when the number of treshold is two. While the GBDIST-ABC algorithm generally performs better then other techniques when the number of tresholds is greater than two. CPU times of the Org-ABC, G-ABC and GBDIST-ABC algorithms have been reported. These results show us that the algorithms are scalable and running times of the algorithms seem to grow at a linear rate as the problem size increases.
Benzer Tezler
- Trimmed multilevel fast multipole algorithm for D-type volume integral equations in electromagnetic scattering problems
Elektromanyetik saçılma problemlerindeki D-tipi hacim integral denklemlerinin kırpılmış çok seviyeli çok kutup yöntemi ile çözülmesi
HALİL TOPÖZLÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VAKUR BEHÇET ERTÜRK
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞCAN KARAOSMANOĞLU(
- Üretim otomasyonunda görüntü tabanlı hata tanıma sistemi
Image processing based fault dedection system in manufacturing automation
KADİR BALCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Bölümü
YRD. DOÇ. DR. ABDULLAH BAL
- Çoklu imge eşikleme problemlerinde metasezgisel algoritmaların performans analizi
A performance analysis of metaheuristic algorithms on the multilevel thresholding problems
GÖKHAN PEKDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖMER KAAN BAYKAN
- Çok seviyeli eşikleme ve arı algoritması yardımıyla renkli görüntülerin sınıflandırılması
Color image classification with multilevel thresholding and artificial bee colony algorithm
AHMET SELİM KAHRAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RECEP DEMİRCİ
- Black widow optimization algorithm coupled with aes crypto for multilevel image thresholding with improved otsu thresholding
Gelişmiş otsu eşiği ile çok düzeyli görüntü eşiği için aes crypto ile birleştirilen black wıdow optimizasyon algoritması
ANFAL THAER HUSSEIN AL-RAHLAWEE
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BAYAT