Elektronik Bir Hücresel Yapay Sinir Ağı Gerçeklemesi Olan Ace16k Üzerinde Görüntü Bölütleme

Abstract

Bu çalışmada, sayısal görüntü işlemenin en zor problemlerinden biri olan görüntü bölütlemeden bahsedilmiş ve literatürde yer alan bölütleme algoritmaları detaylı olarak incelenmiştir. Literatürde yer alan bölütleme algoritmalarından ve nesne tabanlı bölütleme yaklaşımından yararlanarak Sobel operatörü tabanlı yeni bir bölütleme algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen yeni algoritma dahil tüm algoritmalar bir hücresel yapay sinir ağı gerçeklemesi olan ACE16K üzerinde gerçeklenmiştir. Algoritmaların gerçeklenmesi esnasında ACE16K kırmığının bir takım sınırlamalarıyla karşı karşıya kalınmıştır. Karşılaşılan bu sınırlamaları aşmak için gerekli modifikasyonlar yapılmış ve alternatif yollar önerilmiştir. Sonuçları literatürdeki çalışmalarla karşılaştırdığımızda, geliştirilen algoritmanın literatürdeki algoritmalarla hemen hemen aynı performansı verdiği gözlenmiştir. Bugüne kadar yapılan bölütleme algoritmaları gerçeklemelerinin simülatörler üzerinde sınırlı kaldığı göz önüne alındığında, elde edilen sonuçlarla ACE16K üzerinde gerçek zamanlı bölütleme yapılabileceği ispatlanmıştır.

In this study one of the most difficult problems of digital image processing, segmentation was mentioned and the segmentation algorithms in literature were particularly analyzed. Using the segmentation algorithms in literature and the object oriented segmentation approach, a new Sobel based segmentation algorithm was designed. All these algorithms also the new designed segmentation algorithm were implemented on ACE16K which is a cellular neural networks implementation. At the implementation step of these algorithms, we encountered some restrictions of ACE16K. To overcome these restrictions, some modifications on the algorithms were performed and some alternative solutions were given. Comparing the results with the examples given in the literature it was observed that the performance of new designed segmentation algorithm was as good as the ones in literature. Thinking that all the segmentation algorithms were only implemented on simulators before this study it was proved that real time segmentation can be performed on ACE16K using the obtained results.