Open Access

Eşik Seçiminin Benzerliğe Dayalı Kenar Belirlemeye Etkisi

Mürsel Ozan İncetaş1, Ufuk Tanyeri2*, Mahmut Kılıçaslan3, Burcu Yakışır Girgin4, Recep Demirci5
1Bülent Ecevit University, Zonguldak, Turkey
2Ankara University, Ankara, Turkey
3Ankara University, Ankara, Turkey
4Ankara University, Ankara, Turkey
5Gazi University, Ankara, Turkey
* Corresponding author: ufuktanyeri@ankara.edu.tr

Presented at the International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies (ISMSIT2017), Tokat, Turkey, Dec 02, 2017

SETSCI Conference Proceedings, 2017, 1, Page (s): 102-106

Published Date: 08 December 2017

Görüntüde yer alan nesnelerin kenarlarının belirlenmesi, görüntü işleme alanında önemli bir yer tutmaktadır. Piksellerin, komşu oldukları piksellere benzerlikleri de kenar belirleme amacıyla kullanılmaktadır. Ancak elde edilen benzerlik değerlerine göre kenar piksellerin belirlenmesinde eşik seçimi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, farklı katsayılar kullanılarak elde edilen benzeşim dönüşümü görüntülerinin üzerinde Otsu, Kapur ve Histogramın Ağırlık Merkezi (HAM) teknikleri ile eşikleme yapılmıştır. BSDS veritabanındaki 200 görüntü üzerinde yapılan benzeşim dönüşümü ve eşikleme işlemi sonuçlarının kenar belirleme başarıları ise F-skor olarak ölçülmüş ve birbirleriyle karşılaştırılmıştır.  

Keywords - Kenar Belirleme, Benzeşim Görüntüsü, Eşikleme

[1] R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing Int. Ed., Pearson, Prentice Hall, New Jersey, 2008.

[2] J. F. Canny, “A computational approach to edge detection”. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 6, pp. 679-698, 1986.

[3] N. Otsu, “A threshold selection method from gray-level histograms”, IEEE Trans. Sys., Man., Cyber, Vol. 9(1), pp. 62-66, 1979.

[4] J. N. Kapur, P. K. Sahoo, and A. K. C. Wong, “A new method for graylevel picture thresholding using the entropy of the histogram”, Computer Vision, Graphics and Image Processing, Vol. 29(3), pp. 273–285, 1985.

[5] R. Demirci, “Similarity relation matrix-based color edge detection”. AEU International Journal of Electronics and Communications, Vol. 61(7), pp. 469–77, 2007.

[6] R. Demirci, “Renkli görüntülerde kenar algılaması için uyarlamalı eşik seçimi”, IEEE 18. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı, SİU 2010, pp. 677-679, 2010.

[7] M. O. Incetas, R. Demirci, H. G. Yavuzcan, “Automatic segmetation of color ımages with transitive closure”, AEU-International Journal of Electronics and Communications, Vol. 68 (3), pp. 260-269, 2014.

[8] U. Güvenç, Ç. Elmas and R. Demirci, “Renkli görüntülerin otomatik ayrıştırılması”, Politeknik Dergisi, Vol. 11(1), pp. 9-12, 2008.

[9] D. Martin and C. Fowlkes, D. Tal and J. Malik, “A database of human segmented natural images and its application to evaluating segmentation algorithms and measuring ecological statistics”, Proc. 8th Int'l Conf. Computer Vision, pp. 416-423, 2001.

0
Citations (Crossref)
403
Total Views
54
Total Downloads

Licence Creative Commons This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License 4.0, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
SETSCI 2025
info@set-science.com
Copyright © 2025 SETECH
Tokat Technology Development Zone Gaziosmanpaşa University Taşlıçiftlik Campus, 60240 TOKAT-TÜRKİYE