Retinaya ait oftalmoskop görüntüler üzerinde yapay arı kolonisi algoritması kullanılarak görüntü kayıtlama
Image registration on ophtalmoscope images of retina using artificial bee colony algorithm
Yazar: MEHMET NURİ TOPLU
Danışman: DOÇ. DR. MUHAMMET GÖKHAN CİNSDİKİCİ
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Görüntü kayıtlama, görüntü işleme alanındaki önemli konulardan birisidir. Askeri, coğrafi veya medikal amaçlı birçok görüntü kayıtlama çalışması bulunmaktadır. Bu tezde retinaya ait aynı oftalmoskop cihazıyla elde edilmiş görüntüler üzerinde Yapay Arı Kolonisi algoritması ile görüntü kayıtlama işlemi önerilmiştir. Bu tez çalışmasında, retina görüntülerindeki damar yapısını çıkarmak için Frangi Algoritması, görüntüler arasındaki benzer noktaların bulunması için de SURF (Speeded Up Robust Features) Algoritması kullanılmıştır. Yapay Arı Kolonisi Algoritması, arıların zengin içerikli balözü kaynaklarını aramalarını modelleyen en son ve başarılı optimizasyon algoritmalarından biridir. Tez kapsamında Yapay Arı Kolonisi Algoritması referans ve giriş görüntüleri arasında en iyi benzerliği elde etmek için giriş görüntüsündeki özellik noktalarının koordinatlarına dönüşüm yapmak için kullanılmıştır.
Test aşamasında üç tür resim kullanılmıştır. Birinci tür DRIVE retina görüntüleri veritabanı, ikinci tür hastalıklı retina görüntüleri ve üçüncü tür ise medikal olmayan resimlerdir. Algoritmanın başarısını ve geri-dönüşüm kabiliyetlerini tespit etmek için DRIVE veritabanı görüntüleri üzerinde iki grup dönüşüm kullanılmıştır. Birinci dönüşüm grubu döndürme, öteleme, ölçekleme ve bunların kombinasyonlarını (toplam yedi dönüşüm formu) içermekte, ikinci grup ise döndürme, öteleme, yamultma ve bunların kombinasyonlarını içermektedir. Test sonuçları önerilen algoritmanın, optimizasyon algoritmalarını kullanarak görüntü kayıtlama yapan diğer çalışmalara göre çok başarılı olduğunu göstermektedir.

Abstract:
Image registration is one of the important subjects in the field of image processing. There are many image registration studies on military, geographical or medical purposes. In this thesis, image registration on retinal images which taken by ophtalmoscope with Artificial Bee Colony Algorithm is proposed. In this thesis, Frangi Algorithm was used for extracting vessel structure on retinal images and SURF (Speed Up Robust Feature) Algorithm was used for finding similar points between images. Artificial Bee Colony Algorithm is one of the latest and successive optimisation algorithms that models the process searching rich nectar resources of bees. Within the scope of thesis Artificial Bee Colony Algorithm was used to making transformations to the coordinates of feature points on input image for obtaining best similarity between reference and input images.
Three types of images were used in the test phase. First type is DRIVE database of retinal images, the second type is diseased retinal images and third type is non-medical images. Two group transformations were used on images of DRIVE database to detect the success and back-transformation abilities of algorithm. First transformation group includes rotation, translation, scaling and their combinations (totally seven transformation forms), second group includes rotation, translation and shearing and their combinations. The results of tests shows that proposed algorithm is more successful than the other image registration studies which are using optimisation algorithms.