Resim iyileştirme tekniklerinin başarımının zeki optimizasyon yöntemleriyle artırılması
Improving the performances of image enhancement techniques using intelligent optimization algorithms
- Tez No: 398659
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. SERKAN ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Resim iyileştirme, zeki optimizasyon yöntemleri, iyileştirme fonksiyonu, Image enhancement, intelligent optimization algorithms, histogram processing
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Günümüzde teknolojinin gelişmesine paralel olarak görüntü alma cihazlarının kullanım alanları ve özellikleri artmıştır. Fakat bazı durumlarda, resimler üzerinde iyileştirmelere gerek duyulmaktadır. Resim iyileştirmenin amacı resmi mevcut durumdan, istenilen amaca uygun olarak daha iyi duruma getirmektir. Bu tez çalışmasında, zeki optimizasyon yöntemleri kullanılarak resim iyileştirmede kullanılan mevcut tekniklerin başarımları artırılmıştır. Resim iyileştirmede kullanılan temel teknikler incelenerek başarımları değerlendirilmiştir. Gri seviye resimler üzerinde uygulanan resim iyileştirme fonksiyonun parametreleri zeki optimizasyon yöntemlerinden Genetik Algoritma, Diferansiyel Gelişim, Yapay Arı Koloni ve Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritmaları kullanılarak optimize edilmiştir. Böylece resimler üzerinde hem sayısal olarak hem de görsel olarak daha net bir iyileşme sağlanmıştır. Bununla birlikte kullanılan zeki optimizasyon algoritmalarının başarımları karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Today, in parallel with technological developments, using area of present device are increased and their qualities are increased. But in some cases, enhancements on images are needed. The aim of this image enhancement is to take the present image to get a better condition according to the desired goals. In this thesis, the performances of current techniques of image enhancement are improved by using intelligent optimization algorithms (IOAs). Image enhancement techniques are explored and performance evaluations are conducted. The parameters of image enhancement functions, which are applied on gray level images, are optimized by using IOAs such as Genetic Algorithm, Differential Evolution, Artificial Bee Colony and Partical Swarm Optimization Algorithms. Thus both visual and digital on images are got better view. Besides this, the comparison of IOAs performances on these techniques are also realized.
Benzer Tezler
- Hizmet sektöründe performans odaklı çok amaçlı karar verme: Banka performans ölçümünde analitik hiyerarşi süreci uygulaması
Performance-based multiple objective decision making in service sector: Analytical hierarchy application in banking performance evaluation
YILDIZ ESRA ALBAYRAK
Doktora
Türkçe
2004
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. HALUK ERKUT
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- Image smoothing by using first and second order region statistics
Birinci ve ikinci dereceden istatiksel bilgiyi kullanarak görüntü düzleştirme
LEVENT KARACAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM AYKUT ERDEM
DR. MEHMET ERKUT ERDEM
- Düşük çözünürlüklü video sahnelerinden yüksek çözünürlüklü video sahnelerinin elde edilmesi
Generating high resolution video scenes from low resolution video frames
YILDIRAY ANAGÜN
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EROL SEKE
- 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