Coronavirüs Sürü Bağışıklığı Algoritması ile Otsu Tabanlı Optimal Çok Düzeyli Görüntü Eşiği
Otsu Based Optimal Multilevel Image Thresholding Using Coronavirus Herd Immunity Optimizer
Yazar: Koç, İsmail
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 16 No. 1, 2022
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; coronavirus herd immunity optimizer,artificial intelligence,metaheuristic,image threshold selection ; Coronavirüs sürü bağışıklığı algoritması,yapay zeka,optimizasyon,görüntü eşik seçimi

Eşik seçimi, görüntü bölütlemede önemli bir rol oynamaktadır. Eşik seçimiyle ilgili en faydalı yöntemler olarak minimum hata yöntemi, iteratif yöntem, entropi yöntemi ve Otsu yöntemi bilinmektedir. Bu çalışmada eşikleme yöntemi olarak Otsu tekniği kullanılmaktadır. Eşik sayısının (K) artmasına bağlı olarak problemin karmaşıklık düzeyi üstel olarak artacağı için matematiksel yöntemler yerine sürü zekâsı algoritması kullanılması daha uygun görülmektedir. Bundan dolayı, bu çalışmada sürü zekâsı algoritması olarak da son yıllarda literatüre kazandırılmış olan Coronavirüs sürü bağışıklığı algoritması (CHIO) kullanılmaktadır. Deneysel çalışmalarda test verisi olarak altı farklı görüntü kullanılmaktadır. K değeri bu çalışmada 2, 3, 4 ve 5 olarak belirlenmektedir. Bu veri seti kullanılarak CHIO algoritması ile literatürde yer alan diferansiyel evrim (differential evolution: DE), gri kurt ( gray wolf optimizer: GWO),  parçacık sürü (particle swarm optimization: PSO) algoritmaları gibi başarılı algoritmalarla eşit koşullarda kıyaslanmaktadır. Elde edilen sonuçlara göre, CHIO algoritması kullanılarak 6 test verisi üzerinde yapılan çalışmalarda K=2 olduğunda verilerin %100, K=3 ve 4 iken %83 ve son olarak K=5 iken %50’sinde en iyi sonuçları yakaladığı görülmektedir. Bu sonuçlar ışığında, CHIO algoritmasının çözüm kalitesi açısından rekabet edici olduğu tespit edilmiştir. Sonuç olarak CHIO algoritması çok düzeyli görüntü eşiği problemi için alternatif bir algoritma olabilir.

Thresholding selection plays an important role in image segmentation. Minimum error method, iterative method, entropy method and Otsu method are known as the most useful methods for thresholding selection. In this study, Otsu technique is used as thresholding method. Since the complexity of the problem would increase exponentially depending on the increase in the number of thresholds (K), it seems more appropriate to use a swarm intelligence algorithm instead of mathematical methods. Therefore, in this study, the Coronavirus herd immunity optimizer (CHIO), which has been introduced to the literature in recent years, is used as a swarm intelligence algorithm. In the experimental studies, six different images are used as test data in experimental studies. K value is determined as 2, 3, 4 and 5 in this study. Using this data set, the CHIO algorithm is compared with the successful algorithms in the literature such as differential evolution (DE), gray wolf (GWO), and particle swarm (PSO) algorithms in the equal conditions. According to the results obtained, it is seen that in studies conducted on 6 test data using the CHIO algorithm, the proposed algorithm achieves the best results in 100% of the images when K=2, 83% when K=3 and 4, and finally 50% when K=5. In the light of these results, it has been determined that the CHIO algorithm is competitive in terms of solution quality. As a result, the CHIO algorithm can be an alternative algorithm for the multilevel image thresholding problem.