Geri Dön

Bulanık benzeşim ve sınır tabanlı görüntü bölütleme

Fuzzy similarity and edge based image segmentation

  1. Tez No: 450676
  2. Yazar: HOSSEIN POULADRAG
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET RAHMİ CANAL
  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: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Sayısal görüntü işleme, günümüz bilim ve teknolojisinde araştırma ve uygulama alanlarında oldukça geniş bir kullanım alanına sahip bir bilgisayar çalışmasıdır. Bu doğrultuda, görüntülerde sayısal görüntü işleme tekniklerinin kullanılmasıyla yalnızca görüntülerin iyileştirilmesine ve bu görüntülerden farklı görüntüler elde edilmesine imkan sağlamamış, nesne tanıma işlemlerine de olanak sağlamıştır. Güncel çalışmalarda önerilen graf ve maske tabanlı algoritmalar hızlı olmalarına rağmen, detaylı görüntülerde bellek taşma problemi görülmektedir. Ne yazık ki, yapılan kapsamlı araştırmalar her koşulda eksiksiz çalışabilen bir bölütleme yöntemi öne sürememiştir. Görüntü bölütleme, görüntü işlemenin en zor işlemlerinden biri olarak araştırmacıların karşılarına çıkmaktadır. Bu çalışmanın amacı, bellek taşma problemine yol açan büyük boyutlardaki detaylı görüntülerin mevcut problemini ortadan kaldırmaktır. Bu doğrultuda, renkli görüntüler için bulanık benzeşim tabanlı otomatik görüntü bölütleme algoritması kullanılmıştır. İlgili alan detaylı olarak incelendiğinde, görüntü bölütleme bir görüntünün her biri içerisinde farklı özelliklere sahip bölgelere ayrılması işlemi olarak tarif edilebilmektedir. Bu çalışmada, bulanık benzeşim dönüşüm tabanlı yöntemi bölütleme esnasında oluşan bellek taşma problemini ortadan kaldırmaya yönelik kullanılmıştır. Geliştirilen yöntemin uygulanması ile elde edilen deneysel sonuçlar, bulanık C-ortalama; graf ve maske tabanlı (GMT) yöntemlerle karşılaştırılmıştır ve sonuçları eklenmiştir.

Özet (Çeviri)

Digital image processing in today's science and technology is a computer study with a fairly wide range of applications in research and applications. In this regard, the use of digital image processing techniques on images not only makes the images improve and displays them in different and better ways, but also it allows the object recognition process. While the proposed graph and mask based algorithms are fast in current studies, there is a memory overflow problem in detailed images. Unfortunately, an extensive research suggesting a segmentation method which can operate fully solving all problems in all circumstances has not been provided yet. In this situation, automatic image segmentation as one of the most difficult processes in image processing has been raised for researchers. The purpose of this study is to eliminate the memory overflow problem which has been extracted in detailed and large size images. In this regard, in colored images, fuzzy simulation-based automatic image segmentation algorithm has been used. When the relevant area is examined in detail, image segmentation can be described as the process of segmenting an image into regions with different properties within each one. In this study, fuzzy simulation transformation method based segmentation is used to eliminate the resulting memory overflow problem. The experimental results obtained with the implementation of the method, have been compared with fuzzy c-means, graph and mask-based (GMT) and the results have been declared.

Benzer Tezler

  1. Self-tuning structures of interval Type-2 fuzzy PID controllers

    Aralık değerli Tip-2 bulanık PID kontrolörler için öz-ayarlama yapıları

    AHMET SAKALLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL

  2. Örtü altı tarım uygulamlarında yapay zekâ tabanlı tespit, teşhis, tedavi ve verim otomasyonu

    Artificial intelligence based detection, desease, diagnosis, treatment and efficiency otomation for greenhouse applications

    ABDİL KARAKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELAMİ KESLER

  3. Senkron generatör uyarma devresinin bulanık mantıkla denetimi

    A fuzzy logic based controller for the excitation of a synchronous generator

    MEHMET KUBİLAY EKER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. İSMAİL ALTAŞ

  4. Modeling, simulation and implementation of a permanent magnet synchronous motor drive system using anfis technique

    Sabit mıknatıslı senkron motor sürüş sistemi için anfıs tekniği kullanarak modelleme, simulasyon ve gerçekleme

    İPEK KUVVETLİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LALE ERGENE

  5. Yeni nesil gezgin haberleşme teknolojileri için yapay zeka tabanlı dikey el değiştirme yöntemi ve uygulaması

    Artificial intelligence based vertical handoff method and application for new generation mobile communication technologies

    ALİ ÇALHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CELAL ÇEKEN