Bulanık benzeşim ve sınır tabanlı görüntü bölütleme
Fuzzy similarity and edge based image segmentation
- Tez No: 450676
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET RAHMİ CANAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- 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
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELAMİ KESLER
- 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
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL
- İşaret işleme ve yapay zeka tabanlı arıza dayanımlı denetleyici tasarımı
Design of signal processing and artificial intelligence based fault tolerance controller
SEDA POSTALCIOĞLU
Doktora
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KADİR ERKAN
- Flight control using neural networks and fuzzy logic
Yapay sinir ağları ve blanık mantık ile uçuş denetimi
MEHMET ÖZGÜR ERİNMEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
- Otonom bir nöbetçi robot prototipinin tasarımı ve LQRtabanlı bulanık-sinir ağlarıyla hedef izleme kontrolünün gerçekleştirilmesi
Design of an autonomous sentry robot prototype and realization of target tracking control with LQR based fuzzy-neural networks
BİLAL COŞKUN
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUAMMER GÖKBULUT