Araştırma Makalesi

EŞİKLEME METOTLARININ SEGMENTASYON ÜZERİNDEKİ ETKİLERİNİN GÜVE ALEV OPTİMİZASYONU ALGORİTMASI KULLANILARAK KARŞILAŞTIRILMASI

Cilt: 26 Sayı: 2 3 Haziran 2023
PDF İndir
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

Kaynakça

  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

Ayrıntılar

Birincil Dil

İngilizce

Konular

Bilgisayar Yazılımı

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

3 Haziran 2023

Gönderilme Tarihi

20 Aralık 2022

Kabul Tarihi

26 Şubat 2023

Yayımlandığı Sayı

Yıl 1970 Cilt: 26 Sayı: 2

Kaynak Göster

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