Renkli Görüntüler İçin Yusufçuk Algoritması Kullanılarak Benzerlik ‎Görüntüsüne Dayalı Eşikleme ‎

Bu çalışmada, Yusufçuk Algoritması (YA) kullanarak renkli görüntülerde eşik yöntemi ile kenar belirleme ve bölütleme gerçekleştirilmiştir. Kenar belirleme, görüntüdeki nesnelerin sınırlarını belirleme işlemini, bölütleme ise görüntü piksel yoğunluklarının önceden belirlenmiş sınıflara ayrılma işlemini yapmaktadır. Her iki işlem de görüntü  üzerinden özellik çıkartma, görüntü tanıma ve nesne sınıflandırma gibi  uygulamalarda ön işlem özelliklerini taşımaktadır.Kenar Belirleme ve bölütleme metotlarından en kolay uygulanabilir olanlarından biri olan eşikleme yönteminin uygulanabilmesi için ilk olarak, renkli görüntüden iki boyutlu bağıntı matrisine dayalı Benzerlik Görüntüsü (BG) elde edilmiştir. Elde edilen benzerlik görüntüsü üzerinde en uygun eşik değer seçimi için amaç fonksiyonu olarak Kapur ve Otsu'nun metotları kullanılmıştır. Optimizasyon safhasından sonra, en iyi eşik değerler çoklu eşik bölütleme metoduna uygulanarak sınıflara ayrılmış görüntü ve kenarlar elde edilmiştir. Elde edilen sayısal ve görsel uygulama sonuçları, literatürde yer alan yerçekimi arama algoritması (YAA) ve Harmoni Arama Algoritması (HAA) ile karşılaştırılmıştır. Gerçekleştirilen çalışmanın sonuçları önerilen algoritmanın sayısal görüntü bölütleme ve kenar belirleme de güçlü olduğunu göstermiştir

Sequentially Modified Gravitational Search Algorithm for Image Enhancement

Gravitational Search Algorithm (GSA) is based on the acceleration trend feature of objects with a mass towards each other and includes many interdependent parameters. The gravitational constant among these parameters influences the speeds and positions of the agents, meaning that the search capability depends on the largescale gravitational constant. The proposed new algorithm, which was obtained with the use of two operators at different times of the call and sequentially doing works, was named as Sequentially Modified ‎ Gravitational Search Algorithm (SMGSA). SMGSA is applied to 10 basic and 6 composite benchmark functions. Each function is run 30 times and the best, mean and median values are obtained. The achieved results are compared with the Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO) and GSA among the heuristic optimization algorithms. Between GSA and the operator for each function convergence speed, standard deviation and graphical comparisons are included. Beside this, by using the Wilcoxon signed rank test, the comparison of the averages of the data as two dependent groups of GSA and the new operators is performed. It is seen that the obtained results provided better results than the other methods. Additionally, in this study, SMGSA was applied to the transformation function among image enhancement techniques which are engineering applications. The success of this method has been increased by optimizing the parameters of the transformation function used. Effective improvement has been achieved in terms of both visual and information quality

Improving of new operators for gravitational search ?algorithm

YÖK Tez No: 430798Sezgisel optimizasyon teknikleri doğadan esinlenmiş olup, çözüm uzayı geniş ve büyük ?olan problemlerde, tüm çözüm uzayını taramadan sezgisel olarak çok kısa sürede en ?uygun değere veya bu değere yakın sonuç elde edebilen algoritmalardır. Sezgisel ?optimizasyon tekniklerinden biri olan Yerçekimi Arama Algoritması (YAA), son yıllarda ?mühendislik problemlerinin çözümünde oldukça ilgi görmektedir. Kütleler olarak ?adlandırılan ajanlar, Newton yerçekimi ve hareket kanunlarının simülasyonu ile en uygun ?çözümü bulmak üzere tanımlandırılmıştır. YAA üzerinde inceleme ve analiz ?çalışmalarından sonra, yerel minimuma takılma, grupsal davranıştan kopma ve hassas ?arama yapmama gibi sakıncaların olduğu tespit edilmiştir. Bu tez çalışmasında, her bir ?sakıncayı ortadan kaldıran veya azaltan üç yeni operatör geliştirilmiştir. Önerilen birinci ?operatörde, yerel minimuma takılma ve küresel uygun değerden uzak arama ?durumlarında, yerçekimi parametresi üzerinde kaotik sarsıntı oluşturarak ajanların hız ve ?dolayısı ile pozisyonlarında değişiklikler yapılmıştır. Geliştirilen ikinci operatör de, ?grupsal davranışın dışında veya uzakta kalmış ajanların hızlarını artırmak ve grup ?içerisine düşürmek için kurtulma hızının negatif yönde eklenmesi ile sağlanmıştır. ?Böylece, arama içerisinde sürü ve grupsal yaklaşımı mükemmelleştirme çalışması ?gerçekleştirilmiştir. Son olarak geliştirilen operatör de amaç, en iyi sonuç değerine sahip ?ajanın bir sonraki döngüde toplam kuvvetini bulurken en kötü kütleye sahip ajanları ?devreye sokarak toplam kuvveti, dolayısıyla hızının düşük olmasını sağlamaktır. ?Geliştirilen üç yeni operatör, 23 tek ve çok modlu karşılaştırma test fonksiyonlarına ?uygulanmıştır. Her bir fonksiyon 30'ar kez çalıştırılarak en iyi, ortalama ve ortanca ?değerleri alınmıştır. Elde edilen sonuçlar, Lipschitzian matematiksel yöntemi ve sezgisel ?optimizasyon algoritmalarından olan Genetik Algoritma (GA), Parçacık Sürü ?Optimizasyonu (PSO) ve YAA ile karşılaştırılmıştır. Her üç operatörün standart YAA ile ?her fonksiyon için yakınsama hızı, standart sapması ve grafiksel karşılaştırmalarına da ?yer verilmiştir. Ayrıca Wilcoxon işaretli sıra testi kullanılarak, standart YAA ve yeni ?operatörlerin iki bağımlı gruplar halindeki verilerin ortalamalarının karşılaştırılması ?yapılmıştır. Elde edilen sonuçların diğer yöntemlerden daha iyi sonuçlar verdiği ?görülmüştür.?Heuristic optimization techniques are inspired from nature and are algorithms that can ?obtain results at the most suitable value or close to this value in a very short time ?heuristically in problems with broad and large solution space without scanning the whole ?solution space. The Gravitational Search Algorithm (GSA) among one of the heuristic ?optimization techniques attracts great attention in the solution of engineering problems ?in recent years. The agents called masses were defined in order to find the most ?appropriate solution with the simulation of Newton's laws of gravity and motion. After ?the examination and analysis studies on the GSA algorithm, it was determined that there ?are drawbacks such as being stuck in a local minimum, break from group behaviour and ?not performing a sensitive search. In this thesis study, three new operators that eliminate ?or reduce each drawback were developed. In the first operator suggested, changes were ?made in the velocity and consequently positions of the agents by creating chaotic shake ?on the gravitational constant in cases of being stuck in a local minimum and searching ?away from the appropriate global value. That the escape velocity was added in the ?negative direction was ensured in order to increase the velocity of the agents that remain ?outside or far from the group behaviour and reduce it within the group in the second ?operator developed. Hence, the study on idealizing the flock and group approach was ?performed in the search. The aim of the last developed operator is to ensure that the ?total force and consequently velocity are low by activating the agents with the worst ?mass when finding the total force of an agent with the best result value in the next ?iteration. Three new operators developed were applied to 23 single and multiple modal ?Benchmark test functions. Each function was activated 30 times, and the best, average ?and median values were taken. The results obtained were compared with Lipschitzian ?mathematical method and GA, PSO and GSA, among heuristic optimization algorithms. ?The standard GSA of all three operators and convergence speed, standard deviation, ?and graphical comparisons were included for each function. Furthermore, the ?comparison of the averages of the data in two dependent groups of the standard GSA ?and new operators was performed using the Wilcoxon signed-rank test. It was seen that ?the results obtained yield better results than other methods.

Renkli Görüntüler İçin Yusufçuk Algoritması Kullanılarak Benzerlik ‎Görüntüsüne Dayalı Eşikleme ‎

Bu çalışmada, Yusufçuk Algoritması (YA) kullanarak renkli görüntülerde eşik yöntemi ile kenar belirleme ve bölütleme gerçekleştirilmiştir. Kenar belirleme, görüntüdeki nesnelerin sınırlarını belirleme işlemini, bölütleme ise görüntü piksel yoğunluklarının önceden belirlenmiş sınıflara ayrılma işlemini yapmaktadır. Her iki işlem de görüntü  üzerinden özellik çıkartma, görüntü tanıma ve nesne sınıflandırma gibi  uygulamalarda ön işlem özelliklerini taşımaktadır.Kenar Belirleme ve bölütleme metotlarından en kolay uygulanabilir olanlarından biri olan eşikleme yönteminin uygulanabilmesi için ilk olarak, renkli görüntüden iki boyutlu bağıntı matrisine dayalı Benzerlik Görüntüsü (BG) elde edilmiştir. Elde edilen benzerlik görüntüsü üzerinde en uygun eşik değer seçimi için amaç fonksiyonu olarak Kapur ve Otsu'nun metotları kullanılmıştır. Optimizasyon safhasından sonra, en iyi eşik değerler çoklu eşik bölütleme metoduna uygulanarak sınıflara ayrılmış görüntü ve kenarlar elde edilmiştir. Elde edilen sayısal ve görsel uygulama sonuçları, literatürde yer alan yerçekimi arama algoritması (YAA) ve Harmoni Arama Algoritması (HAA) ile karşılaştırılmıştır. Gerçekleştirilen çalışmanın sonuçları önerilen algoritmanın sayısal görüntü bölütleme ve kenar belirleme de güçlü olduğunu göstermiştir

Renkli Görüntüler İçin Yusufçuk Algoritması Kullanılarak Benzerlik ‎Görüntüsüne Dayalı Eşikleme ‎

Bu çalışmada, Yusufçuk Algoritması (YA) kullanarak renkli görüntülerde eşik yöntemi ile kenar belirleme ve bölütleme gerçekleştirilmiştir. Kenar belirleme, görüntüdeki nesnelerin sınırlarını belirleme işlemini, bölütleme ise görüntü piksel yoğunluklarının önceden belirlenmiş sınıflara ayrılma işlemini yapmaktadır. Her iki işlem de görüntü  üzerinden özellik çıkartma, görüntü tanıma ve nesne sınıflandırma gibi  uygulamalarda ön işlem özelliklerini taşımaktadır.Kenar Belirleme ve bölütleme metotlarından en kolay uygulanabilir olanlarından biri olan eşikleme yönteminin uygulanabilmesi için ilk olarak, renkli görüntüden iki boyutlu bağıntı matrisine dayalı Benzerlik Görüntüsü (BG) elde edilmiştir. Elde edilen benzerlik görüntüsü üzerinde en uygun eşik değer seçimi için amaç fonksiyonu olarak Kapur ve Otsu'nun metotları kullanılmıştır. Optimizasyon safhasından sonra, en iyi eşik değerler çoklu eşik bölütleme metoduna uygulanarak sınıflara ayrılmış görüntü ve kenarlar elde edilmiştir. Elde edilen sayısal ve görsel uygulama sonuçları, literatürde yer alan yerçekimi arama algoritması (YAA) ve Harmoni Arama Algoritması (HAA) ile karşılaştırılmıştır. Gerçekleştirilen çalışmanın sonuçları önerilen algoritmanın sayısal görüntü bölütleme ve kenar belirleme de güçlü olduğunu göstermiştir

Similar Image-Based Thresholding Using Dragonfly Algorithm ForColor Images

Bu çalışmada, Yusufçuk Algoritması (YA) kullanarak renkli görüntülerde eşik yöntemi ile kenar belirleme ve bölütleme gerçekleştirilmiştir. Kenar belirleme, görüntüdeki nesnelerin sınırlarını belirleme işlemini, bölütleme ise görüntü piksel yoğunluklarının önceden belirlenmiş sınıflara ayrılma işlemini yapmaktadır. Her iki işlem de görüntü üzerinden özellik çıkartma, görüntü tanıma ve nesne sınıflandırma gibi uygulamalarda ön işlem özelliklerini taşımaktadır. Kenar Belirleme ve bölütleme metotlarından en kolay uygulanabilir olanlarından biri olan eşikleme yönteminin uygulanabilmesi için ilk olarak, renkli görüntüden iki boyutlu bağıntı matrisine dayalı Benzerlik Görüntüsü (BG) elde edilmiştir. Elde edilen benzerlik görüntüsü üzerinde en uygun eşik değer seçimi için amaç fonksiyonu olarak Kapur ve Otsu'nun metotları kullanılmıştır. Optimizasyon safhasından sonra, en iyi eşik değerler çoklu eşik bölütleme metoduna uygulanarak sınıflara ayrılmış görüntü ve kenarlar elde edilmiştir. Elde edilen sayısal ve görsel uygulama sonuçları, literatürde yer alan yerçekimi arama algoritması (YAA) ve Harmoni Arama Algoritması (HAA) ile karşılaştırılmıştır. Gerçekleştirilen çalışmanın sonuçları önerilen algoritmanın sayısal görüntü bölütleme ve kenar belirleme de güçlü olduğunu göstermiştirIn this study, edge detection and segmentation are performed with threshold method using Dragonfly Algorithm (DA) in color images. While edge detection is the process of determining the boundaries of objects in an image, segmentation is the process of dividing the image pixel densities into predetermined classes. Both processes carry pre-processing features such as feature extraction, image recognition and object classification on the image. In order to apply the threshold method, which is one of the easiest to apply from the edge detection and segmentation methods, firstly Similarity Image (SI) based on the two-dimensional relation matrix from the color image is obtained. The methods of Kapur and Otsu have been used as the objective function for selecting the most appropriate threshold value on the obtained similarity image. After the optimization phase, the best threshold values are applied to the multiple threshold segmentation method to obtain class separated images and edges. The Geliş: 03/05/2017, Düzeltme: 15/07/2017, Kabul: 20/07/2017 obtained numerical and visual application results are compared with Gravitational Search Algorithm (GSA) and Harmony Search Algorithm (HSA) in the literature. The proposed algorithm shows that the digital image segmentation and edge detection are also robus

Noise Adaptive and Similarity Based Switching Median Filter for Salt & Pepper Noise

Works have been conducted recently to remove high intensity salt & pepper noise by virtue of adaptive and switching median filters. One of the cited works is the Noisy Adaptive Fuzzy Switching Median Filter (NAFSM) by which the noisy pixels are detected through utilization of image histogram. Noiseless pixels are left unprocessed while noisy pixels are passed through the noise adaptive median filter which expands for them. A filter mechanism which performs decision making in line with local similarity and similarity has been proposed for NAFSM. Local similarity information in 3x3 mask has been used for filtering mechanism in the study titled Noise Adaptive and Similar Based Switching Median Filter (NASBSM). Two thresholds with three regions were made by virtue of local similarity information. The logic of the approach was based on more intensive filtering for noisy pixels with high similarity value with neighboring pixels and less for those with less similarity value with neighboring pixels. According to the numerical and visual simulation results of the NASBSM mechanism, it was detected that it eliminates noises with high density

Renkli Görüntüler İçin Yusufçuk Algoritması Kullanılarak Benzerlik ‎Görüntüsüne Dayalı Eşikleme ‎

Bu çalışmada, Yusufçuk Algoritması (YA) kullanarak renkli görüntülerde eşik yöntemi ile kenar belirleme ve bölütleme gerçekleştirilmiştir. Kenar belirleme, görüntüdeki nesnelerin sınırlarını belirleme işlemini, bölütleme ise görüntü piksel yoğunluklarının önceden belirlenmiş sınıflara ayrılma işlemini yapmaktadır. Her iki işlem de görüntü  üzerinden özellik çıkartma, görüntü tanıma ve nesne sınıflandırma gibi  uygulamalarda ön işlem özelliklerini taşımaktadır.Kenar Belirleme ve bölütleme metotlarından en kolay uygulanabilir olanlarından biri olan eşikleme yönteminin uygulanabilmesi için ilk olarak, renkli görüntüden iki boyutlu bağıntı matrisine dayalı Benzerlik Görüntüsü (BG) elde edilmiştir. Elde edilen benzerlik görüntüsü üzerinde en uygun eşik değer seçimi için amaç fonksiyonu olarak Kapur ve Otsu'nun metotları kullanılmıştır. Optimizasyon safhasından sonra, en iyi eşik değerler çoklu eşik bölütleme metoduna uygulanarak sınıflara ayrılmış görüntü ve kenarlar elde edilmiştir. Elde edilen sayısal ve görsel uygulama sonuçları, literatürde yer alan yerçekimi arama algoritması (YAA) ve Harmoni Arama Algoritması (HAA) ile karşılaştırılmıştır. Gerçekleştirilen çalışmanın sonuçları önerilen algoritmanın sayısal görüntü bölütleme ve kenar belirleme de güçlü olduğunu göstermiştir

Segmentation of color images based on relation matrix and edge detection

YÖK Tez No: 237412Bu tez çalışmasında, bağıntı matrisine dayalı olarak renkli sayısal görüntülerin bölgelere ayrıştırılması ve kenar belirleme işlemi eş zamanlı olarak yapılmıştır. Üç boyutlu renk uzayına sahip olan görüntüler, bağıntı matrisi yardımıyla tek boyutlu renk uzayına dönüştürülerek, benzer pikseller beyaz ile farklı pikseller ise siyah renkle gösterilmiştir. Piksellerin benzerliği, üç farklı benzerlik fonksiyonu ile elde edilerek, her fonksiyon için bölge ayrıştırma ve kenar algılamaya ait sonuçlar verilmiştir. Bölge ayrıştırmada üssel fonksiyon ile daha iyi sonuçlar elde edilirken, kenar belirleme bölümünde ise lineer ve üssel fonksiyonlar ile temiz ve belirgin kenarlar oluşmuştur.In this study, segmentation of color digital images and detection of edge procedures are done simultaneously by using relation matrix. Digital images having three-dimensional color space are transformed into one-dimensional color space with the aid of relation matrix in the obtained images, similar pixels are displayed as white while non-similar pixels are shown in black. Similarities of pixels are obtained by using three different relation functions and for each function, the results belonging to segmentation and edge detection are given. Whereas better results are obtained with the aid of exponential function in segmentation, clear and accurate edges are formed by using linear and exponential functions in edge detection

Escape velocity: a new operator for gravitational search algorithm

GUVENC, Ugur/0000-0002-5193-7990WOS: 000457458000003Gravitational search algorithm (GSA) is based on the feature of reciprocal acceleration tendency of objects with masses. The total force, which is formed as an influence of other agents, is an important variable in the calculation of agent velocity. It has been determined that the total force and, thus, the velocity of the agents that are located far away, is low due to the distance. In this case, they continue their search in bad areas, as their velocity is low, which means a decrease in their contribution to optimization result. In this paper, a new operator called escape velocity has been proposed which is inspired by the real nature of GSA. It has been suggested that adding the escape velocity negatively will enable the agents that remain far away or outside of group behavior to be included in the group or to be increased in velocity. Thus, the study of perfecting the herd or group approach within the search scope has been carried out. To evaluate the performance of our algorithm, we applied it to 23 standard benchmark functions and six composite test functions. Escape velocity gravitational search algorithm (EVGSA) has been compared with some well-known heuristic search algorithms such as GSA, genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), and recently the new algorithm dragonfly algorithm (DA). Wilcoxon signed-rank tests were also utilized to execute statistical analysis of the results obtained by GSA and EVGSA. Standard and composite benchmark tables and Wilcoxon signed-rank test and visual results show that EVGSA is more powerful than other algorithms