Research Article

THE COMPARISON OF THE EFFECTS OF THRESHOLDING METHODS ON SEGMENTATION USING THE MOTH FLAME OPTIMIZATION ALGORITHM

Volume: 26 Number: 2 June 3, 2023
TR EN

EŞİKLEME METOTLARININ SEGMENTASYON ÜZERİNDEKİ ETKİLERİNİN GÜVE ALEV OPTİMİZASYONU ALGORİTMASI KULLANILARAK KARŞILAŞTIRILMASI

Öz

Segmentasyon görüntü işleme uygulamalarında başarıyı doğrudan etkileyen önemli bir ön işlem adımıdır. Segmentasyon süreci için kullanılan birçok yöntem ve yaklaşım mevcuttur. Eşikleme bu yöntemler içerisinde sıklıkla kullanılan bir yaklaşımdır. Eşikleme için önerilen birçok yaklaşım bulunmaktadır. Bu çalışmada moth flame algoritması kullanılarak altı farklı eşikleme yaklaşımı uygunluk fonksiyonu olarak kullanılmış ve bu yaklaşımlardan elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Deneysel çalışmalarda 10 farklı görüntünün yedi farklı eşik seviyesi üzerinde çalışılmıştır. Üç farklı metrik ile yapılan kıyaslamalarda Otsu metodunun genel olarak daha başarılı olduğu görülmüştür. Ayrıca minimum cross entropy ve Renyi entropilerinin de alternatif olarak kullanılabileceği gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

References

  1. Abdel-Basset, M., Mohamed, R., AbdelAziz, N. M., & Abouhawwash, M. (2022). HWOA: A hybrid whale optimization algorithm with a novel local minima avoidance method for multi-level thresholding color image segmentation. Expert Systems with Applications, 190, 116145. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.116145
  2. Bhandari, A. K., Kumar, A., & Singh, G. K. (2015a). Modified artificial bee colony based computationally efficient multilevel thresholding for satellite image segmentation using Kapur’s, Otsu and Tsallis functions. Expert Systems with Applications, 42(3), 1573-1601. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.09.049
  3. Bhandari, A. K., Kumar, A., & Singh, G. K. (2015b). Tsallis entropy based multilevel thresholding for colored satellite image segmentation using evolutionary algorithms. Expert Systems with Applications, 42(22), 8707-8730. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2015.07.025
  4. Brooks, A. C., Zhao, X., & Pappas, T. N. (2008). Structural similarity quality metrics in a coding context: exploring the space of realistic distortions. IEEE Transactions on image processing, 17(8), 1261-1273. https://doi.org/10.1109/TIP.2008.926161 Cai, Y., Mi, S., Yan, J., Peng, H., Luo, X., Yang, Q., & Wang, J. (2022). An unsupervised segmentation method based on dynamic threshold neural P systems for color images. Information Sciences, 587, 473-484. https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.12.058
  5. Chen, Y., Wang, M., Heidari, A. A., Shi, B., Hu, Z., Zhang, Q., Chen, H., Mafarja, M., & Turabieh, H. (2022). Multi-threshold image segmentation using a multi-strategy shuffled frog leaping algorithm. Expert Systems with Applications, 194, 116511. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.116511 https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.116511
  6. De Albuquerque, M. P., Esquef, I. A., Mello, A. R. G., & De Albuquerque, M. P. (2004). Image thresholding using Tsallis entropy. Pattern Recognition Letters, 25(9), 1059-1065. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2004.03.003
  7. Günay, M., & Taze, M. (2022). Mikroskobik Görüntülerde Multipl Miyelom Plazma Hücrelerinin Tespiti. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 25(2), 145-154. https://doi.org/10.17780/ksujes.1120829
  8. Hore, A., & Ziou, D. (2010). Image quality metrics: PSNR vs. SSIM. Paper presented at the 2010 20th international conference on pattern recognition.https://doi.org/ 10.1109/ICPR.2010.579

Details

Primary Language

English

Subjects

Computer Software

Journal Section

Research Article

Publication Date

June 3, 2023

Submission Date

December 20, 2022

Acceptance Date

February 26, 2023

Published in Issue

Year 1970 Volume: 26 Number: 2

APA
Karakoyun, M. (2023). THE COMPARISON OF THE EFFECTS OF THRESHOLDING METHODS ON SEGMENTATION USING THE MOTH FLAME OPTIMIZATION ALGORITHM. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 26(2), 517-531. https://doi.org/10.17780/ksujes.1222041

Cited By