Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2016
Öğrenci: ORHAN EMRE ÇELİKNALÇA
Eş Danışman: ÇETİN ELMAS, RECEP DEMİRCİ
Özet:Sayısal görüntü işleme, bilgisayar ortamında görüntülerin onarılması, iyileştirilmesi, sıkıştırılması, ayrıştırılması ve ilgili nesnelerin tanınması gibi işlemleri içermektedir. Ayrıştırma, görüntüye ait piksellerin anlamlı bölgeler oluşturacak şekilde sınıflandırılması ve buna bağlı olarak görüntü içerisindeki nesnelerin tanınmasına olanak sağlayan bir işlemdir. Söz konusu süreç için eşikleme, kenar algılama, bölge tabanlı teknikler ve sınıflandırma teknikleri en yaygın kullanılan yöntemlerdir. Sınıflandırma ise görüntü üzerindeki benzer piksellerin aynı grup altında toplanması esasına dayanmaktadır. Ancak mevcut sınıflandırma metotlarının en büyük dezavantajları: eşik değerinin seçimi, sınıf sayısının belirlenmesinde kullanıcı müdahalesine ihtiyaç duyulması, sınıf merkezlerinin tespitinde belirli bir yöntemin bulunmaması ve ilgili algoritmaların iteratif yapılarından dolayı yavaş olmalarıdır. Bu çalışmada gri seviyeli ve renkli görüntülerin üç boyutlu histogramına dayalı yeni bir sınıflandırma algoritması önerilmiştir. Histogramların tepe noktaları sınıf merkezleri olarak atanmış ve ilgili merkeze yakın veya benzer olan pikseller aynı gruba atanmıştır. Algı bilimi alanında çalışan psikologların tespitine göre nesnelerin benzerliğini tespit sürecinde insan algısı, Öklid mesafesine bağlı olarak Gauss fonksiyonu şeklinde bir karakteristik göstermektedir. Dolayısıyla görüntüdeki piksellerin renk benzerliğini hesaplamak için renk uzayındaki Öklid mesafesi ve Gauss fonksiyonu kullanılmıştır. Sınıflandırma sürecinde benzerlik eşik değeri uyarlamalı olarak tespit edilmiş ve kullanıcı müdahalesi ortadan kaldırılmıştır. Sınıf sayısı histogram üzerinden otomatik olarak tespit edilmiştir. Önerilen algoritma için bir arayüz geliştirilmiş ve mevcut yöntemlerle karşılaştırmalı olarak sonuçlar alınmıştır. Geliştirilen yöntemin mevcut yöntemlerden daha hızlı ve insan algısına uygun sonuçlar ürettiği gözlemlenmiştir.