Bulanık mantık ve graf tabanlı görüntü ayrıştırma
Fuzzy logic and graph based image segmentation
- Tez No: 417052
- Danışmanlar: PROF. DR. RECEP DEMİRCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Görüntü ayrıştırma veya sınıflandırma bir sayısal görüntüyü kendisini oluşturan piksellere veya nesnelere ayırma işlemi olup, tanıma ve analizin önemli aşamalarındandır. Ancak söz konusu işlem için kullanıcıdan bağımsız ve tam otomatik bir algoritma bulunmamaktadır. Günümüze kadar önerilen görüntü ayrıştırma yaklaşımlarının birçoğunun hesapsal maliyeti yüksek olduğu gibi aynı zamanda kullanıcı bağımlıdır. Diğer taraftan son yıllarda önerilen renk benzerliği ve maske tabanlı ayrıştırma algoritmasının hesap maliyeti düşük olmasına rağmen, algoritma ayrıştırma işlemi sırasında kullanıcı tarafından tespit edilmesi gereken iki adet parametreye ihtiyaç duyar: normalizasyon katsayısı ve benzerlik eşik değeri. Bu çalışmada piksellerin renk benzerliği kural tabanlı olarak hesaplanmış ve normalizasyon katsayısına olan ihtiyaç ortadan kaldırılmıştır. Ayrıca benzerlik eşik değeri homojenlik haritası histogramının ağırlık merkezi kullanılarak otomatik olarak çözülmüştür. Önerilen ve klasik yöntemlerle alınan sonuçlar karşılaştırılmalı olarak verilmiştir.
Özet (Çeviri)
Image segmentation or classification which is a process of separating of pixels or objects of a digital image is one of the important stages in recognition and analysis. A variety of image segmentation approaches recommended so far have high computational cost and at the same time they are user dependent. Nevertheless, there has not been any user independent and fully automatic algorithm for the process. On the other hand, although the recently suggested color similarity and mask-based segmentation algorithm has the low computation cost, it requires two parameters (normalization coefficient and similarity threshold value) that must be selected by user during segmentation process. In this study, color similarities of pixels have been estimated by means of fuzzy reasoning rules and subsequently the requirement of normalization coefficient has been removed. Additionally, the similarity threshold value has been obtained by using the center of gravity of image histogram. The results obtained with the proposed and classical methods have been comparatively given.
Benzer Tezler
- Two dimensional change detection methods for satellite images
Uydu imgelerinde iki boyutlu değişim bulma yöntemleri
MURAT İLSEVER
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. CEM ÜNSALAN
- Pnömatik tüp taşıma sistemlerinin modellenmesi ve iyileştirilmiş yöntem önerileri
Modeling of pneumatic tube conveying systems and improved methods proposals
BÜŞRA TAKGİL
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RESUL KARA
- Bulanık mantık ve nötrosofik küme yaklaşımları kullanılarak risk analizi ve asfalt üretim süreci üzerine bir uygulama
Risk assessment using a fuzzy logic and neutrosophic set: An application on the asphalt production process
SERAP TEPE
Doktora
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İHSAN KAYA
- Bulanık mantık ve yapay sinir ağları için eğitim yazılımı geliştirilmesi
Developing education software for fuzzy logic and artificial neural networks
UTKU KÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAfyon Kocatepe ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖMER DEPERLİOĞLU
- Bulanık mantık ve yapay sinir ağları ile Türkçe yazım denetleyicisi
Turkish spell checker and correction with fuzzy logic and artificial neural networks
SİMLA DİLSİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. EŞREF ADALI