2-b Dikgen Kafes Süzgeç Yapılarıyla Görüntü Bölütleme

Abstract

Görüntü bölütleme, görüntü analizindeki başlıca adımlardan biridir. Bölütlemenin amacı, görüntüyü tek cinsten bölgelere ayırmaktır. Öznitelikler, görüntü bölütleme işleminde büyük önem taşır. Öznitelikler ile, sadece bir kategoriye ait olan, diğer kategorilerde bulunmayan bilgiler tespit edilir. Bu tezde, görüntü bölütlemede kullanılan özniteliklerin çıkarılması için daha önce denenmemiş bir yöntem olan iki boyutlu(2-B) dikgen kafes süzgeçlerden elde edilen yansıma katsayılarından yararlanılmaktadır. Bu tezde, görüntü olarak Brodatz doku görüntüleri ve tek spektral bantlı, siyah-beyaz bir optik görüntü kullanılmıştır. Önerilen yöntem, daha önce doku bölütleme uygulamalarında kullanılmış olan üç parametreli kafes süzgeç yapısının yanı sıra çok sık kullanılan bir bölütleme algoritması olan ayrık dalgacık dönüşümü ile de karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntem, diğer iki yöntemden daha iyi performans sağlamıştır. Sonuç olarak, önerilen yöntem görüntü bölütleme uygulamalarında kullanılabilir bir algoritmadır.

Image segmentation is one of the primary steps in image analysis. The purpose of segmentation is to partition the image into homogeneous regions. Features are of major importance in image segmentation. Features are used to get special information that belongs to a particular category. In this thesis, a new method is proposed in which features used for segmentation are reflection coefficients of the two-dimensional(2-D) orthogonal lattice filters. Images used in this thesis are Brodatz texture images and a monospectral, black-and-white optical image. The proposed method is compared with the discrete wavelet transform which is a common segmentation algorithm, in addition to the three-parameter lattice filter structure which had been used for texture segmentation before. The proposed method has a better performance than other two methods. As a result, the proposed method is an algorithm which can be used in image segmentation applications.