Yıl: 2018 Cilt: 6 Sayı: 4 Sayfa Aralığı: 846 - 859 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 05-02-2020

Renkli Görüntülerin Çok Seviyeli Eşiklenmesi ve Sınıflandırılması

Öz:
Bu çalışmada renkli görüntüler için çok seviyeli eşikleme esaslı yeni sınıflandırma algoritması önerilmiştir.Öncelikle renkli görüntülerin her bir kanalının histogramı ve arı algoritması kullanılarak eşikler tespit edilmiştir.İkinci aşamada elde edilen eşik değerleri RGB renk uzayının bölümlenmesinde kullanılmıştır. Böylece ortayaçıkan alt küpler içerisinde kalan pikseller aynı sınıfa atanmış ve sonuçlar alınmıştır.
Anahtar Kelime:

Multilevel Color Image Thresholding and Classification

Öz:
In this study, a new classification algorithm based on multilevel thresholding for color images has been proposed. Initially, thresholds for each channel of color images are determined by using histograms and bee algorithm. Then, the threshold values obtained are used for partition of RGB color space. Thus, pixels located in the relevant sub cubes were assigned in the same cluster and subsequently the results have been obtained.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • hresholding and fusion,” Image and vision computing, vol. 19, no. 13, pp. 915-928, 2001.
  • Rezaee, M. R., Lelieveldt, B. P. and Reiber, J. H, “A new cluster validity index for the fuzzy cmean,” Pattern recognition letters, vol.19, no. 3, 237-246,1998.
  • Pare, S., Kumar, A., Bajaj, V. and Singh, G. K., “A multilevel color image segmentation technique based on cuckoo search algorithm and energy curve”, Applied Soft Computing, vol.47, pp. 76-102, 2016.
  • J. MacQueen, “Some methods for classification and analysis of multivariate observations”, In Proceedings of the fifth Berkeley symposium on mathematical statistics and probability, vol. 1, no. 14, pp. 281-297, 1967.
  • Bezdek, J. C., Ehrlich, R. and Full, W,FCM: “The fuzzy c-means clustering algorithm”, Computers & Geosciences, vol. 10 no.2-3,pp. 191-203, 1984.
  • N. Otsu, “A threshold selection method from gray-level histograms”, IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, vol. 9 no. 1, pp. 62-66, 1979.
  • Kapur, J. N., Sahoo, P. K. and Wong, A. K, “A new method for gray-level picture thresholding using the entropy of the histogram”, Computer vision, graphics, and image processing, vol. 29, no:3, pp. 273-285, 1985.
  • Pal, S. S., Kumar, S., Kashyap, M., Choudhary, Y. And Bhattacharya, “M.,Multi-level thresholding segmentation approach based on spider monkey optimization algorithm”, In Proceedings of the Second International Conference on Computer and Communication Technologies, Springer, New Delhi, 2016, p. 273-287.
  • Singh, R., Agarwal, P., Kashyap, M. and Bhattacharya, “M,Kapur's and Otsu's based optimal multilevel image thresholding using social spider and firefly algorithm”, In Communication and Signal Processing (ICCSP), International Conference on, IEEE, 2016, pp. 2220-2224.
  • El Aziz, M. A., Ewees, A. A. and Hassanien, A. E.,”Whale Optimization Algorithm and MothFlame Optimization for multilevel thresholding image segmentation”, Expert Systems with Applications, vol. 83, pp. 242-256, 2017.
  • R. Demirci ,U. Güvenç Kahraman, H.T. “Görüntülerin Renk Uzayı Yardımıyla Ayrıştırılması”, İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi, c. 3, s. 1, ss. 1-8, 2014.
  • Sathya, P. D. and Kayalvizhi, R. “Amended bacterial foraging algorithm for multilevel thresholding of magnetic resonance brain images”, Measurement, vol. 44 no. 10, pp. 1828-1848, 2011.
  • D. Karaboga, “An idea based on honey bee swarm for numerical optimization”, Erciyes University Engineering Faculty Computer Engineering Department, Technical Report TR06, 2005.
  • D. Karaboğa, Yapay Zekâ Optimizasyon Algoritmaları, 4. baskı, Ankara, Türkiye: Nobel Yayın Dağıtım, 2011, böl. 9, ss. 207- 202
APA KAHRAMAN A, FARSHİ T, Demirci R (2018). Renkli Görüntülerin Çok Seviyeli Eşiklenmesi ve Sınıflandırılması. , 846 - 859.
Chicago KAHRAMAN Ahmet Selim,FARSHİ Taymaz Rahkar,Demirci Recep Renkli Görüntülerin Çok Seviyeli Eşiklenmesi ve Sınıflandırılması. (2018): 846 - 859.
MLA KAHRAMAN Ahmet Selim,FARSHİ Taymaz Rahkar,Demirci Recep Renkli Görüntülerin Çok Seviyeli Eşiklenmesi ve Sınıflandırılması. , 2018, ss.846 - 859.
AMA KAHRAMAN A,FARSHİ T,Demirci R Renkli Görüntülerin Çok Seviyeli Eşiklenmesi ve Sınıflandırılması. . 2018; 846 - 859.
Vancouver KAHRAMAN A,FARSHİ T,Demirci R Renkli Görüntülerin Çok Seviyeli Eşiklenmesi ve Sınıflandırılması. . 2018; 846 - 859.
IEEE KAHRAMAN A,FARSHİ T,Demirci R "Renkli Görüntülerin Çok Seviyeli Eşiklenmesi ve Sınıflandırılması." , ss.846 - 859, 2018.
ISNAD KAHRAMAN, Ahmet Selim vd. "Renkli Görüntülerin Çok Seviyeli Eşiklenmesi ve Sınıflandırılması". (2018), 846-859.
APA KAHRAMAN A, FARSHİ T, Demirci R (2018). Renkli Görüntülerin Çok Seviyeli Eşiklenmesi ve Sınıflandırılması. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6(4), 846 - 859.
Chicago KAHRAMAN Ahmet Selim,FARSHİ Taymaz Rahkar,Demirci Recep Renkli Görüntülerin Çok Seviyeli Eşiklenmesi ve Sınıflandırılması. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi 6, no.4 (2018): 846 - 859.
MLA KAHRAMAN Ahmet Selim,FARSHİ Taymaz Rahkar,Demirci Recep Renkli Görüntülerin Çok Seviyeli Eşiklenmesi ve Sınıflandırılması. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, vol.6, no.4, 2018, ss.846 - 859.
AMA KAHRAMAN A,FARSHİ T,Demirci R Renkli Görüntülerin Çok Seviyeli Eşiklenmesi ve Sınıflandırılması. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi. 2018; 6(4): 846 - 859.
Vancouver KAHRAMAN A,FARSHİ T,Demirci R Renkli Görüntülerin Çok Seviyeli Eşiklenmesi ve Sınıflandırılması. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi. 2018; 6(4): 846 - 859.
IEEE KAHRAMAN A,FARSHİ T,Demirci R "Renkli Görüntülerin Çok Seviyeli Eşiklenmesi ve Sınıflandırılması." Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6, ss.846 - 859, 2018.
ISNAD KAHRAMAN, Ahmet Selim vd. "Renkli Görüntülerin Çok Seviyeli Eşiklenmesi ve Sınıflandırılması". Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi 6/4 (2018), 846-859.