BibTex RIS Kaynak Göster

Optimization of Intuitionistic Fuzzy Logic Edge Detection Algorithm via Otsu Method

Yıl 2012, Cilt: 15 Sayı: 2, 1 - 10, 07.02.2013

Hasan Badem Eyüp Yalçın Mahit Güneş

Öz

<!-- /* Style Definitions */ p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal {mso-style-unhide:no; mso-style-qformat:yes; mso-style-parent:""; margin:0cm; margin-bottom:.0001pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:12.0pt; font-family:"Times New Roman","serif"; mso-fareast-font-family:"Times New Roman";} .MsoChpDefault {mso-style-type:export-only; mso-default-props:yes; font-size:10.0pt; mso-ansi-font-size:10.0pt; mso-bidi-font-size:10.0pt;} @page WordSection1 {size:612.0pt 792.0pt; margin:70.85pt 70.85pt 70.85pt 70.85pt; mso-header-margin:35.4pt; mso-footer-margin:35.4pt; mso-paper-source:0;} div.WordSection1 {page:WordSection1;} -->

 Several methods can be used to define or sense of the images in image processing systems. The most commonly used of these methods are the edge extraction algorithms. In recent years, many studies have been used intuitionistic fuzzy logic confronted with edge extraction algorithms. Intuitionistic fuzzy edge extraction algorithm is designed by experts and specialist contacts the edge of a fuzzy logic inference algorithm to minimize errors. In this algorithm, the threshold value for removing the edges of objects in images is processed randomly determined by the method of trial and error. Because of the image algorithm is obtained in different environments by using a fixed threshold value, the exact results cannot be achieved. In this study, an algorithm was developed to solve the threshold problem by using Otsu methods that automatically determine the threshold value of the numerical values ​​of an image.

Anahtar Kelimeler

Intuitionistic Fuzzy Logic Edge Detection Algorithms Otsu Method.

Kaynakça

  • Atınç YILMAZ, "Kamera kullanılarak görüntü işleme yoluyla gerçek zamanlı güvenlik uygulaması," Haliç Üniversitesi, İstanbul, Yüksek Lisans Tezi 2007.
  • B. Çomak, A. Beycioğlu, C. Başyiğit, and Ş. Kılınçarslan, "Beton Teknolojisinde Görüntü İşleme Tekniklerinin Kullanımı," in 6th. International Advanced Technologies Symposium, Elazığ, 2011, pp. 220-227.
  • Zadeh L.A, "Fuzzy sets," Information and Contro, vol. 8, no. 3, pp. 338–353, 1965.
  • Atanossov K.T, "Intuitionistic Fuzzy Sets," Fuzzy Sets and Systems, vol. 20, pp. 87-96, Apr. 1986.
  • K.T. Atanassov, "Intuitionistic fuzzy sets: past, present and future," in EUSFLAT Conf.'03, 2003.
  • Tamalika Chaira and A.K. Ray, "A new measure using intuitionistic fuzzy set theory and its application to edge detection," Applied Soft Computing, vol. 8, no. 2, pp. 919–927, Mar. 2008.
  • T. Chaira and A.K. Ray, "Segmentation using fuzzy divergence," Pattern Recognition Letters, vol. 24, no. 12, pp. 1837–1844, Aug. 2003.
  • C. E. Shannon, "A Mathematical Theory of Communication," The Bell System Technical Journal, vol. 27, pp. 379–423; 623–656, July 1948.
  • S. Kullback and R.A. Liebler, "On Information and Sufficiency," The Annal Mathematical Statistics, vol. 22, no. 1, pp. 79-86, Mar. 1951.
  • E. Szmidt and J. Kacprzyk, "Entropy for intuitionistic fuzzy set," Fuzzy Sets System, vol. 118 , pp. 467–477, 2001.
  • Per-Erik Danielsson, "Euclidean Distance Mapping," Computer Graphics and Image Processing, vol. 14, pp. 227-240, 1980.
  • R.W. Hamming, "Error Detecting and Correcting Codes," The Bell System Technical Journal, vol. 29, no. 2, Apr. 1950.
  • S. Montes, I. Couso, P. Gil, and C. Bertoluzza, "Divergence measure between fuzzy sets," International Journal of Approximate Reasoning, vol. 3, pp. 91-105, 2002.
  • Nobuyuki Otsu, "A Threshold Selection Method from Gray-level Histograms," IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetic, vol. 9, no. 1, pp. 62-66, Jan. 1979

Sezgisel Bulanık Mantık Kenar Çıkartım Algoritmasının Otsu Metodu ile Optimizasyonu

Yıl 2012, Cilt: 15 Sayı: 2, 1 - 10, 07.02.2013

Hasan Badem Eyüp Yalçın Mahit Güneş

Öz

Görüntü işleme çalışmalarında, görüntüleri anlamlandırmak veya tanımlamak için birçok yöntem kullanılmaktadır. Bu yöntemlerden en sık kullanılanlarından biride kenar çıkartım yöntemleridir. Son yıllarda, sezgisel bulanık mantık kenar çıkartım algoritmasının kullanılan pek çok çalışma ile karşılaşılmaktadır. Sezgisel bulanık mantık kenar çıkartım algoritması, uzman kişilerce tasarlanan ve bu uzman kişilerinin hatalarını en aza indiren bir bulanık mantık kenar çıkartım algoritmasıdır. Bu algoritmada, işlenen görüntülerdeki nesnelerin kenarlarının çıkartılabilmesi için eşik değer; deneme yanılma yöntemi ile rastgele belirlenmektedir. Bu durum algoritmanın farklı ortamlarda elde edilen görüntülerde, sabit bir eşik değer kullanıldığı için istenilen sonuçları vermekte başarısız olduğu görülmektedir. Bu çalışmada, bir görüntünün sayısal değerleri üzerinden otomatik olarak eşik değer belirleme metodu olan Otsu Metodu kullanılarak bu sorunu çözmeye yönelik bir algoritma geliştirilmiştir

Anahtar Kelimeler

Sezgisel Bulanık Mantık Kenar Çıkartım Algoritması Otsu Metodu

Kaynakça

  • Atınç YILMAZ, "Kamera kullanılarak görüntü işleme yoluyla gerçek zamanlı güvenlik uygulaması," Haliç Üniversitesi, İstanbul, Yüksek Lisans Tezi 2007.
  • B. Çomak, A. Beycioğlu, C. Başyiğit, and Ş. Kılınçarslan, "Beton Teknolojisinde Görüntü İşleme Tekniklerinin Kullanımı," in 6th. International Advanced Technologies Symposium, Elazığ, 2011, pp. 220-227.
  • Zadeh L.A, "Fuzzy sets," Information and Contro, vol. 8, no. 3, pp. 338–353, 1965.
  • Atanossov K.T, "Intuitionistic Fuzzy Sets," Fuzzy Sets and Systems, vol. 20, pp. 87-96, Apr. 1986.
  • K.T. Atanassov, "Intuitionistic fuzzy sets: past, present and future," in EUSFLAT Conf.'03, 2003.
  • Tamalika Chaira and A.K. Ray, "A new measure using intuitionistic fuzzy set theory and its application to edge detection," Applied Soft Computing, vol. 8, no. 2, pp. 919–927, Mar. 2008.
  • T. Chaira and A.K. Ray, "Segmentation using fuzzy divergence," Pattern Recognition Letters, vol. 24, no. 12, pp. 1837–1844, Aug. 2003.
  • C. E. Shannon, "A Mathematical Theory of Communication," The Bell System Technical Journal, vol. 27, pp. 379–423; 623–656, July 1948.
  • S. Kullback and R.A. Liebler, "On Information and Sufficiency," The Annal Mathematical Statistics, vol. 22, no. 1, pp. 79-86, Mar. 1951.
  • E. Szmidt and J. Kacprzyk, "Entropy for intuitionistic fuzzy set," Fuzzy Sets System, vol. 118 , pp. 467–477, 2001.
  • Per-Erik Danielsson, "Euclidean Distance Mapping," Computer Graphics and Image Processing, vol. 14, pp. 227-240, 1980.
  • R.W. Hamming, "Error Detecting and Correcting Codes," The Bell System Technical Journal, vol. 29, no. 2, Apr. 1950.
  • S. Montes, I. Couso, P. Gil, and C. Bertoluzza, "Divergence measure between fuzzy sets," International Journal of Approximate Reasoning, vol. 3, pp. 91-105, 2002.
  • Nobuyuki Otsu, "A Threshold Selection Method from Gray-level Histograms," IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetic, vol. 9, no. 1, pp. 62-66, Jan. 1979
Toplam 14 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil İngilizce
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Hasan Badem

Eyüp Yalçın

Mahit Güneş

Yayımlanma Tarihi 7 Şubat 2013
Gönderilme Tarihi 7 Şubat 2013
Yayımlandığı Sayı Yıl 2012Cilt: 15 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Badem, H., Yalçın, E., & Güneş, M. (2013). Optimization of Intuitionistic Fuzzy Logic Edge Detection Algorithm via Otsu Method. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 15(2), 1-10. https://doi.org/10.17780/ksujes.93430