Çok seviyeli görüntü eşikleme için web tabanlı bir aracın geliştirilmesi
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2024
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Çok seviyeli görüntü eşikleme, görüntüyü ileri düzeyde anlamlı özelliklere ayırmak için kullanılan önemli bir görüntü işleme tekniğidir. Bu çalışmada, çok seviyeli görüntü eşikleme için web tabanlı bir görüntü işleme aracı geliştirilmiştir. Bu araç yeni önerilen GWO-HS algoritmasının yanında dokuz farklı optimizasyon algoritmasını da bünyesinde barındırmaktadır. Kullanıcılar bu algoritmalardan herhangi birini kullanarak istedikleri görüntü ve eşik seviyesi için sonuçlar elde edebilmektedirler. Bu sonuçları karşılaştırabilmekte ve çıktılarını alabilmektedirler. Önerilen GWO-HS algoritması gri kurt optimizasyon (GWO) ve harmoni arama (HS) algoritmaları hibritlenerek elde edilmiştir. Bu algoritmanın performansı dokuz diğer algoritmanın performansları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalarda Otsu, Kapur ve Tsallis entropi tabanlı eşikleme yöntemleri kullanılmıştır. Deneylerde görüntü işleme çalışmalarında iyi bilinen ve yaygın olarak kullanılan altı görüntü tercih edilmiştir. Her bir görüntü üzerinde 2’den 10’a kadar değişen seviyeler için eşikleme işlemi uygulanmıştır. Sonuçlar, önerilen GWO-HS algoritmasının, diğer algoritmalara kıyasla özellikle yüksek eşik seviyeleri için daha üstün bir performansa sahip olduğunu göstermiştir.
Multilevel image thresholding is an important image processing technique used to segment an image into meaningful features at an advanced level. In this study, a web-based image processing tool has been developed for multilevel image thresholding. This tool includes the newly proposed GWO-HS algorithm alongside nine different optimization algorithms. Users can utilize any of these algorithms to obtain results for their desired image and threshold levels. They can compare these results and export their outputs. The proposed GWO-HS algorithm is a hybridization of Grey Wolf Optimization (GWO) and Harmony Search (HS) algorithms. The performance of this algorithm has been compared with the performances of nine other algorithms. Otsu, Kapur, and Tsallis entropy-based thresholding methods were used for the comparisons. In the experiments, six well-known and widely used images in image processing were preferred. Thresholding was applied to each image for levels ranging from 2 to 10. The results demonstrated that the proposed GWO-HS algorithm has superior performance compared to other algorithms, especially for higher threshold levels.
Multilevel image thresholding is an important image processing technique used to segment an image into meaningful features at an advanced level. In this study, a web-based image processing tool has been developed for multilevel image thresholding. This tool includes the newly proposed GWO-HS algorithm alongside nine different optimization algorithms. Users can utilize any of these algorithms to obtain results for their desired image and threshold levels. They can compare these results and export their outputs. The proposed GWO-HS algorithm is a hybridization of Grey Wolf Optimization (GWO) and Harmony Search (HS) algorithms. The performance of this algorithm has been compared with the performances of nine other algorithms. Otsu, Kapur, and Tsallis entropy-based thresholding methods were used for the comparisons. In the experiments, six well-known and widely used images in image processing were preferred. Thresholding was applied to each image for levels ranging from 2 to 10. The results demonstrated that the proposed GWO-HS algorithm has superior performance compared to other algorithms, especially for higher threshold levels.
Açıklama
Yüksek Lisans Tezi
Anahtar Kelimeler
Çok Seviyeli Görüntü Eşikleme, Kapur, Otsu, Tsallis, Gri Kurt Optimizasyon, Harmoni Arama, Multi-Level Image Thresholding, Gray Wolf Optimization, Harmony Search
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Ünlü, A. (2024). Çok seviyeli görüntü eşikleme için web tabanlı bir aracın geliştirilmesi. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Mekatronik Mühendisliği Anabilim Dalı, Konya.
