Gri Kurt Optimizasyon Algoritmasına Dayanan Çok Seviyeli İmge Eşik Seçimi

Authors : Ismail Koc, Omer Kaan Baykan, Ismail Babaoglu

Pages : 841-847

Doi:10.2339/politeknik.389613

View : 51 | Download : 12

Publication Date : 2018-12-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Çoklu eşikleme, görüntü işleme ve örüntü tanıma için önemli bir görüntü işleme tekniğidir. Optimal bir eşik değerinin seçimi görüntü eşiklemede en ciddi aşamalardan birisidir. İki seviye segmentasyon eşik değeri yardımıyla orijinal resmi iki alt bölüme ayırmayı içerirken, çoklu segmentasyon çok eşik değerlerini içermektedir. Özellikle çok seviyeli görüntü eşiklemede, detaylı araştırmaya ilişkin hesaplama zamanı tercih edilen eşik sayısıyla birlikte üstel olarak artmaktadır. Zor problemler için, sürü zekâsı başarılı ve etkili optimizasyon metotlarından biri olarak bilinmektedir.  Bu çalışmada, doğadaki gri kurtların sosyal liderlik ve avcılık davranışlarını taklit eden son zamanlarda önerilmiş sürü tabanlı meta sezgisel olan gri kurt algoritması insert ignore into journalissuearticles values(GWO); çok seviyeli görüntü eşikleme probleminin çözümü için kullanılmaktadır. Standart test resimleri üzerinde yapılan deneysel sonuçlar GWO algoritmasının diğer modern algoritmalarla karşılaştırılabilir olduğunu göstermektedir.
Keywords : Çok seviyeli imge eşikleme, otsu metodu, sürü zekası, optimizasyon algoritmaları, gri kurt algoritması

ORIGINAL ARTICLE URL