Meta sezgisel yöntemlerle çok seviyeli görüntü eşikleme

Autor: Yağmur Ölmez, Gonca Ozmen Koca, Abdulkadir Sengur
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Volume: 36, Issue: 1 213-224
Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
ISSN: 1300-1884
1304-4915
DOI: 10.17341/gazimmfd.727811
Popis: Çok seviyeli eşikleme, en çok kullanılan görüntü bölütleme yöntemlerinden birisidir. Görüntü bölütleme de kullanılan pek çok metot hesaplama karmaşıklığından dolayı çok fazla zaman tüketmektedir. Ayrıca eşik seviye sayısı arttıkça uygulama daha karmaşık ve zaman alıcı hale gelmektedir. Bu çalışmada, hesaplama zamanını azaltmak ve çok seviyeli eşikleme performansını geliştirmek için PSO yönteminin hızlı yakınsama oranı dikkate alınarak 2 boyutlu yerel olmayan histograma dayalı çok seviyeli bir eşikleme yöntemi (2DYOH-PSO) önerilmiştir. Önerilen 2DYOH-PSO yöntemi iki boyutlu Renyi’nin entropisine dayalı eşikleme yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Deneysel çalışmalar, Berkeley-Benchmark veri setindeki 300 görüntü için farklı seviyeli eşik değerleri dikkate alınarak yapılmıştır. Var olan 5 farklı eşik belirleme yöntemi (Diferansiyel Gelişim, Yapay Arı Algoritması, Yer Çekimi Arma Algoritması, Kbest Yer Çekimi Arma Algoritması, Kaotik Kbest Yer Çekimi Arma Algoritması) ile karşılaştırılarak, önerilen 2DYOH-PSO yönteminin performansı değerlendirilmiştir. 2DYOH-PSO yönteminin başarımı 12 farklı performans değerlendirme endeksi kullanılarak belirlenmiştir. 2DYOH-PSO ile 3 seviyeli eşikleme işlemi gerçekleştirildiği durumda, mevcut 5 farklı yöntem ile 12 performans değerlendirme indeksi bakımından yapılan bölütleme işlemlerinin başarımları BDE’de %2,63 oranında, PRI’de % 0,83 oranında SSIM’de % 15,5 oranında, RMSE’de %13,2 oranında, PSNR’de %8,63, CC’de % 35 oranında, AD’de % 13,9 oranında, MD’de 14,75 oranında, NAE %10 oranında iyileşme sağlanmıştır. 2DYOH-PSO ile 5 seviyeli eşikleme işlemi gerçekleştirildiği durumda ise Berkeley-Benchmark veri setindeki görüntülerin bölütlenmesinde ki başarımın BDE’de %1, VOI’ de %1,4, SSIM’ de %1,3, FSIM’ de %0,66, RMSE’ de%0,46, PSNR’ de %0,46, CC’ de %21,69, AD’ de %0,84 oranında iyileştiği deneysel sonuçlar ile gösterilmiştir.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: