Geri Dön

Yapay arı kolonisi optimizasyonu ile kenar bulma

Edge detection with artificial bee colony optimization

  1. Tez No: 380949
  2. Yazar: ELİF DENİZ YİĞİTBAŞI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NURDAN BAYKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 96

Özet

Kenar bulma metotları, görüntü işleme alanında önemli bir uygulama alanına sahiptir. Günümüzde birçok alanda görüntü işlemeden yararlanıldığı da bir gerçektir. Bu nedenle kullanılan yöntemler her geçen gün daha da gelişiyor ve bilgisayarlı görme sistemlerindeki hataların en aza indirilmesi için çalışmalar yapılıyor. Görüntü işlemede daha iyi sonuçlar için önceki pek çok çalışmada optimizasyon metotlarından yararlanılmıştır. Bu çalışmada ise“ Yapay Arı Kolonisi Optimizasyon”metodunun kenar bulma işlemlerinde kullanımı gerçekleştirilmiştir. Çalışmada öncelikle Yapay Arı Kolonisi (YAK) optimizasyonu anlatılmıştır. Daha sonra optimizasyon ve optimizasyon metotlarından bahsedilmiştir. Ardından Yapay arı kolonisi optimizasyonu ve geliştirilen metot açıklanmıştır. Son olarak, geliştirilen metodun RADIUS/DARPA-IU Fort Hood veritabanından alınan farklı gri seviye nesne görüntüleri, siyah-beyaz görüntüler ve gri seviye hava fotoğrafları üzerinde uygulama sonuçları verilmiş ve sonuçların literatürde daha önce yapılan uygulamalarla karşılaştırılması yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, geliştirilen metodun, görüntü işlemede kenar bulma uygulamalarında kullanılabilirliği Hamming Uzaklığı, Hata Tespiti ve Benzerlik oranları verilerek ortaya konmuştur

Özet (Çeviri)

Edge detection methods have an important application area in image processing. Today, in many areas of image processing are used for so different fields. Therefore methods which are used are improving day by day and works on decreasing of errors which are about computer vision systems are being done. For better results on image processing, optimization methods were used in many studies. In this study, edge detection process is carried out using“Artificial Bee Colony Optimization”. In the first image processing and edge detection algorithms are mentioned. Subsequently optimization and kinds of optimization algorithm methods are described. Then Artificial Bee Colony (ABC) optimization and developed method are explained. Finally, as a result of developed method was implemented on different gray levels of object images, thresholded (black and white) images and gray level aeriel images which were retrieved from RADIUS/DARPA-IU Fort Hood database. Improved method's results are given and these results compared with the results of the methods in the previous literatüre. According to results obtained, Hamming Distance, Detection Error and Similarity rates have been revealed that the improved method can be use for edge detection in image processing applications.

Benzer Tezler

  1. Multi-exposure image fusion with edge preserving smoothing filter

    Çoklu pozlamalı görüntü füzyonu kenar koruyucu yumuşatma filtresi

    IBRAHEM BAYAN YASIN ALABDULLAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. SEFER KURNAZ

  2. Görüntü işleme teknikleri ve sezgisel yöntemler kullanılarak çekirdek görüntü segmentasyonu

    Nuclei image segmentation using image processing techniques and heuristic methods

    NUREDEEN A A MATOUG

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YASEMİN GÜLTEPE

  3. Görüntü işleme ve makine öğrenmesi kullanarak elmalarda çürük tespiti

    The detection of bruises on apples using machine learning and image processing

    ONUR CÖMERT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MAHMUT HEKİM

  4. Hibrit yapay arı kolonisi - ateş böceği optimizasyon yöntemi ile görüntülerde belirginlik tespiti

    Saliency detection based on hybrid artificial bee colony and firefly optimization

    ELİF DENİZ YELMENOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bağımlılık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NUMAN ÇELEBİ

  5. Tip 1 diyabet hastaları için yapay pankreas sisteminde kontrol yöntemlerinin geliştirilmesi

    Development of control methods in artificial pancreas system for patients with type 1 diabetes

    SELİM SOYLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KENAN DANIŞMAN