Bulanık benzeşim ve sınır tabanlı görüntü bölütleme
Fuzzy similarity and edge based image segmentation
Yazar: HOSSEIN POULADRAG
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET RAHMİ CANAL
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

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.

Abstract:
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.