dc.contributor.advisor |
Acan, Adnan |
|
dc.contributor.author |
Mustafa, Amar Mahdi |
|
dc.date.accessioned |
2018-04-12T12:37:01Z |
|
dc.date.available |
2018-04-12T12:37:01Z |
|
dc.date.issued |
2016-09 |
|
dc.date.submitted |
2016 |
|
dc.identifier.citation |
Mustafa, Amar Mahdi. (2016). Medical Image Enhancement through Intuitionistic Fuzzy Sets. Thesis (M.S.), Eastern Mediterranean University, Institute of Graduate Studies and Research, Dept. of Computer Engineering, Famagusta: North Cyprus. |
en_US |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/11129/3593 |
|
dc.description |
Master of Science in Computer Engineering. Thesis (M.S.)--Eastern Mediterranean University, Faculty of Engineering, Dept. of Computer Engineering, 2016. Supervisor: Assist. Prof. Dr. Adnan Acan. |
en_US |
dc.description.abstract |
A contrast enhancement of medical, color and Grayscale, images via intuitionistic fuzzy sets on different types of entropy – based methods have been studied. Fuzzy set concept counts vagueness in the formula of the membership functions. Intuitionistic fuzzy sets count fuzziness in the membership and non-membership functions. Various entropy – based methods are applied as enhancement operators, and the enhanced image is the one that is interpreted based on the used intuitionistic fuzzy membership function. As medical images include too much ambiguity, this study demonstrated that the intuitionistic fuzzy sets are shown to be useful tools implemented for medical image enhancement. To determine the efficiency of the studied methods, experimental results associated with the handled entropy methods are presented in thesis. Experiments on several image libraries indicate that the spatial entropy method among several applications performs better than it is alternatives.
Keywords: Intuitionistic Fuzzy Set; Fuzzy Entropy, Spatial Entropy, Contrast Enhancement, Image Quality Measurement. |
en_US |
dc.description.abstract |
ÖZ :
Renkli veya gri tonlu medikal görüntülerin karşıtlık iyileştirilmesi için entropi tabanlı yöntemlere dayalı sezgisel bulanık kümelerin kullanımı çalışıldı. Bulanık küme mantığı belirsizliği üyelik işlevi üzerinden modeller. Sezgisel bulanık kümeler ise belirsisliği üyelik ve üye olmama işlevleri üzerinden modelller. Çeşitli entropy tabanlı yöntemler karşıtlık iyileştime operatörleri olarak uygulandı ve elde edilen görüntü sezgisel bulanık üyelik işlevleri kullanılatak yorumlandı. Medikal görütüler çok fazla belirsizlik içerdiğinden, bu çalışma sezgisel bulanık kümelerin medikal görüntülerin iyileştirilmesinde kullanışlı araçlar olduğunu gösterdi. Kullanılan yöntemlerin etkinliğini göstermek için ele alınan entropy tabanlı yöntemlere yönelik deneysel sonuçlar sunuldu. Değişik medikal görüntü kütüphanleri kullanılarak yapılan deneyler alansal entropy yönteminin diğer kullnılan yöntemlerden daha başarılı olduğunu gösterdi.
Anahtar Kelimeler: Sezgisel Bulanık Küme, Bulanık Entropi, Mekansal Entropi, Kontrast Geliştirme, Görüntü Kalitesi Ölçüm. |
en_US |
dc.language.iso |
eng |
en_US |
dc.publisher |
Eastern Mediterranean University (EMU) - Doğu Akdeniz Üniversitesi (DAÜ) |
en_US |
dc.rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
en_US |
dc.subject |
Computer Engineering |
en_US |
dc.subject |
Medical Image |
en_US |
dc.subject |
Computer vision |
en_US |
dc.subject |
Intuitionistic Fuzzy Set |
en_US |
dc.subject |
Fuzzy Entropy |
en_US |
dc.subject |
Spatial Entropy |
en_US |
dc.subject |
Contrast Enhancement |
en_US |
dc.subject |
Image Quality Measurement |
en_US |
dc.title |
Medical Image Enhancement through Intuitionistic Fuzzy Sets |
en_US |
dc.type |
masterThesis |
en_US |