Abstract:
ABSTRACT: The present study is concerned with optimization of image segmentation using Genetic Algorithms. The developed implementation utilizes the Split/Merge approach for image segmentation. The split portion involves K-means clustering algorithm and then a Genetic Algorithm (GA) with a proficient chromosome encoding model is applied in the merge procedure.
The goals of this study are as follows: a) To study different image segmentation approaches in the literature, b) To review the objectives of optimization in image segmentation, c) To conduct and implement a genetic algorithm optimization for image segmentation. Experimental studies have shown that the above mentioned objectives are all achieved with the developed implementation.
Keywords: Image segmentation, genetic algorithms, genetic optimization.
……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
ÖZ: Bu çalışma görüntü ayrıştırma işleminde genetik algoritmalar kullanılarak en iyileme yapmayı içerir. Geliştirilen uygulama parçala / birleştir yaklaşımına dayalı bir ayrıştırma yöntemidir. Parçalama işlemi için k-merkezli gruplama yöntemi kullanılırken, birleştirme yöntemi ve bununla ilgili en iyileme süreci verimli bir kromozom gösterimine sahip bir genetik algoritma ile yapılır.
Bu çalışmanın temel amacları şu sekilde sıralanabilir: a) Literatürde varolan çeşitli görüntü ayrıştırma yöntemlerini tanımak b) Görüntü ayrıştırmada temel amaçları belirlemek
c) Görüntü ayrıştırma işleminde en iyileme problemini bir genetik algoritma kullanarak çözmeye yönelik bir uygulama geliştirmek. Deneysel çalışmaların sonuçları geliştirilen uygulamanın yukarıda belirtilen amaçlara ulaşıldığını göstermiştir.
Anahtar Kelimeler: Görüntü bölütleme, genetik algoritma, genetik eniyileme.
Description:
Master of Science in Computer Engineering. Thesis (M.S.)--Eastern Mediterranean University, Faculty of Engineering, Dept. of Computer Engineering, 2012. Supervisor: Assist. Prof. Dr. Adnan Acan.
