Genetic Optimization for Image Segmentation

dc.contributor.authorDoborjeh, Maryam Gholami
dc.date.accessioned2013-01-10T07:55:39Z
dc.date.available2013-01-10T07:55:39Z
dc.date.issued2012
dc.descriptionMaster 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.en_US
dc.description.abstractABSTRACT: 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.en_US
dc.identifier.citationDoborjeh, Maryam Gholami. (2012). Genetic Optimization for Image Segmentation. Thesis (M.S.), Eastern Mediterranean University, Institute of Graduate Studies and Research, Dept. of Computer Engineering, Famagusta: North Cyprus.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11129/317
dc.language.isoen
dc.publisherEastern Mediterranean University (EMU)en_US
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.subjectComputer Engineeringen_US
dc.subjectImage Processingen_US
dc.subjectComputer Visionen_US
dc.subjectImage Segmentation - Genetic Algorithms - Genetic Optimizationen_US
dc.titleGenetic Optimization for Image Segmentationen_US
dc.typeThesis

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Doborjeh.pdf
Size:
2.09 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.77 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: