Elm ve diğer algoritmalarla 3D segmentasyon işlemi
3d segmentation with extreme learning machine and other algorithms
Yazar: ERTUĞRUL KAYA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ESER SERT
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde görüntü işlemeye tıp, askeri, eğitim, güvenlik gibi birçok alanda ihtiyaç duyulmaktadır. Segmentasyon işlemi de görüntü işlemenin en önemli adımlarından birini oluşturmaktadır. Literatür araştırmalarında, genellikle segmentasyon işleminin 2D olarak yapıldığı ve 3D segmentasyon çalışmalarının daha az olduğu görülmektedir. 3D segmentasyonda derinlik bilgisi de bulunduğundan, görüntünün daha doğru analiz edilmesi işlemine katkı sağlamaktadır. Bu durum 3D segmentasyon işleminin önemini daha da artırmaktadır. 
Birçok alanda kullanılan ELM (Extreme Learning Machine – Aşırı Öğrenme Makinesi) tek gizli katmana sahip ileri beslemeli bir yapay sinir ağı modelidir. 3D segmentasyon işlemi için yapılan bu çalışmada ELM kullanılmıştır. Önerilen yöntemde ilk olarak ELM'nin eğitimi yapılmaktadır. Ardından test aşamasında, segmentasyonu istenen 3D görüntü kullanıcıya yardımcı olması için GUI (Graphical Unit Interface) kullanılarak seçtirilmektedir. Seçilen görüntüde daha önce eğitimi yapılan nesneler var ise, tanınan nesnenin 3D olarak segmentasyonu gerçekleştirilmektedir. Buna ek olarak eğitim aşamasında nesnelerin isimleri de öğretildiğinden, tanınan nesnelerin yan taraflarına adları da yazdırılmaktadır.  Segmentasyon için seçilen görüntüde eğitimi yapılmamış nesneler var ise nesneyi ayrıştırarak yanına tanınmayan nesne ifadesini yazmaktadır. Önerilen yöntemle yapılan segmentasyon işleminin sonucu YSA ve FCM ile karşılaştırılmış olup elde edilen sonuçlar önerilen yöntemin başarısını açıkça ortaya koymuştur.

Abstract:
Today, image processing is needed in many areas such as medicine, military, education and security. Segmentation is also one of the most important steps in image processing. In literature research, it is generally seen that the segmentation process is done in 2D and 3D segmentation studies are less. As 3D segmentation has depth information, it contributes to more accurate analysis of the image. This further increases the importance of 3D segmentation.

The ELM (Extreme Learning Machine), which is used in many areas, is a feed-forward neural network model with a single hidden layer. ELM is used in this study for 3D segmentation. In the proposed method, ELM is trained first. Then, during the testing phase, the segmented 3D image is selected using the GUI (Graphical Unit Interface) to assist the user. If there are objects previously trained in the selected image, 3D segmentation of the recognized object is performed. In addition, since the names of objects are also taught during the training phase, the names of the recognized objects are printed on their side. If there are objects that have not been trained in the image selected for segmentation, it parses the object and writes the unrecognized object expression next to it. The result of the segmentation process with the proposed method was compared with ANN and FCM, and the results clearly demonstrated the success of the proposed method.