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.
Segmentation is an important preprocessing step that directly affects the success in image processing applications. There are many methods and approaches used for the segmentation process. Thresholding is a frequently used approach among these methods. There are several suggested approaches to thresholding. In this study, six different thresholding approaches were used as the fitness functions using the moth flame algorithm and the results obtained from these approaches were compared. In experimental studies, seven different threshold levels of 10 different images were studied. In comparisons made with three different metrics, it was seen that the Otsu method was generally more successful. It has also been observed that the minimum cross entropy and Renyi entropies can be used as alternatives.
Kapur moth flame optimization Otsu segmentation thresholding
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Bilgisayar Yazılımı |
Bölüm | Bilgisayar Mühendisliği |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 3 Haziran 2023 |
Gönderilme Tarihi | 20 Aralık 2022 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2023Cilt: 26 Sayı: 2 |