Citation Number
1
Views
14
Downloands
3
Bu çalışmada, Yusufçuk Algoritması (YA) kullanarak renkli görüntülerde eşik yöntemi ile kenar belirleme ve bölütleme gerçekleştirilmiştir. Kenar belirleme, görüntüdeki nesnelerin sınırlarını belirleme işlemini, bölütleme ise görüntü piksel yoğunluklarının önceden belirlenmiş sınıflara ayrılma işlemini yapmaktadır. Her iki işlem de görüntü üzerinden özellik çıkartma, görüntü tanıma ve nesne sınıflandırma gibi uygulamalarda ön işlem özelliklerini taşımaktadır.Kenar Belirleme ve bölütleme metotlarından en kolay uygulanabilir olanlarından biri olan eşikleme yönteminin uygulanabilmesi için ilk olarak, renkli görüntüden iki boyutlu bağıntı matrisine dayalı Benzerlik Görüntüsü (BG) elde edilmiştir. Elde edilen benzerlik görüntüsü üzerinde en uygun eşik değer seçimi için amaç fonksiyonu olarak Kapur ve Otsu'nun metotları kullanılmıştır. Optimizasyon safhasından sonra, en iyi eşik değerler çoklu eşik bölütleme metoduna uygulanarak sınıflara ayrılmış görüntü ve kenarlar elde edilmiştir. Elde edilen sayısal ve görsel uygulama sonuçları, literatürde yer alan yerçekimi arama algoritması (YAA) ve Harmoni Arama Algoritması (HAA) ile karşılaştırılmıştır. Gerçekleştirilen çalışmanın sonuçları önerilen algoritmanın sayısal görüntü bölütleme ve kenar belirleme de güçlü olduğunu göstermiştir.
In this study, the boundary determination and division in color images with the method of the use of the Yousafzai algorithm (Y) was carried out. Boundary determination is the process of determining the boundaries of objects in the image, while dividing the process of dividing the image pixels intensity into predefined classes. Both processes carry pre-processing characteristics in applications such as character extraction through image, image recognition and object classification.In order to apply the equalization method, which is one of the easiest methods of fixing and dividing, first, the color image has been obtained the Similarity Image (BG) based on the two-dimensional connectivity matrix. The methods of Kapur and Otsu have been used as the target function for the choice of the most suitable marginal value on the obtained similarity image. After the optimization phase, the best marginal values were obtained by the application of the multi- marginal dividing method of the images and boundaries divided into classes. The achieved numerical and visual application results are compared with the gravity search algorithm (YAA) and the Harmonic Search algorithm (HAA) in the literature. The results of the conducted study showed that the recommended algorithm is also powerful in numeric image division and boundary determination.
Field : Fen Bilimleri ve Matematik
Journal Type : Ulusal
Article Detail 
Citation Owners
Similar Articles
Journal Information
Listen Paper
Print This Page
Share
Mendeley
