Genetik algoritma ile yeni bir görüntü büyütme yöntemi
A new image zooming method with genetic algorithm
Yazar: OSMAN BUĞRA KAHRAMAN
Danışman: PROF. DR. VEYSEL ASLANTAŞ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Görüntü işleme = Image processing ; Optimizasyon modelleri = Optimization models

Özet:
Günümüzde görüntü işleme sahasında çoğu zaman görüntülerin  büyütülmesine ihtiyaç duyulmaktadır.   Görüntülerin büyütülmesi  için  çeşitli  yöntemler uygulanmaktadır. Yapılan bu işlemlerin sonucunda görüntülerin netliğinin ve detaylarının kaybedilmemesi gerekmektedir. Görüntü büyütme işlemlerinde  en Yakın Komşu, bikübik ve bilineer gibi  klasik yöntemler yaygın olarak kullanılmaktadır.   Fakat bu yöntemlerle  elde edilen görüntülerin bloklama (aynı piksel değ erine sahip bölgeler),  kenar geçişlerinde yumuşamalar  ve  bulanıklık gibi  bazı dezavantajlara  sahip olduğu gözlemlenmiştir. Literatürde yapay sinir ağları metotlarının bu sahada kullanılmaları   ile daha başarılı sayısal ve görsel sonuçlar verebilen çalışmalar gerçekleştirilmiştir.  Fakat bu çalışmalar ciddi miktarda işlem yükü ve hesaplama maliyeti içermektedir.
Bu sebeplerden  dolayı klasik yöntemlerin  problemlerini   daha az içeren ve  daha  az maliyetli bir görüntü büyütme yöntemine  ihtiyaç duyulmaktadır. Bu amaçla bu tez çalışmasında yapay zeka optimizasyon  algoritması kullanan farklı bir görüntü büyütme yöntemi geliştirilmiştir.
Büyültülmesi  gereken küçük görüntünün her bir 2 × 2 boyutundaki bloğunu 3 × 3 boyutlarında bir bloğa dönüştürmek  için ihtiyaç duyulan ara değ erler Genetik algoritma kullanılarak elde edilmiştir.     Geliştirilen  bu yeni yöntem klasik görüntü büyütme yöntemleri ile  karşılaştırılmıştır.      Elde edilen sonuçlar, sayısal ve  görsel açıdan değerlendirildiğinde, geliştirilen yöntemin görüntü büyütme işleminde kullanılabilirliğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler: Görüntü işleme, Görüntü Büyütme, Optimizasyon Algoritmaları, Genetik Algoritma

Abstract:
Today, in the field of image processing, there is often  a need to zoom images.  Various methods are used to zoom images. As a result of these processes, the clarity and details of the images should not be lost. Classical  methods such as nearest neighbor,  bicubic and bilinear  are widely used in image zooming.  However, it has been observed that the images obtained by these methods have some disadvantages such as blocking  (regions with the same pixel value), softening in the edge transitions and blurring.  In the literature, with the use of artificial neural networks methods in this field, studies that can give more successful numerical  and visual results have been carried  out. However,  these studies involve significant processing load and computational costs.
For these reasons, there is a need for a less costly image zooming  method that includes less the problems of classical methods. For this purpose, a different image zooming method using artificial intelligence optimization algorithm has been developed in this thesis.
Intermediate  values needed to transform each 2 × 2 block of the small image to be zoomed into a 3 × 3 block were obtained by using the Genetic algorithm. This new developed method has been compared with conventional image zooming methods. When the results obtained are evaluated numerically  and visually, they show the usability of the developed method in image zooming.

Keywords: Image processing,  Image zooming, Optimization Algorithms, Genetic Algorithm