- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Ejosat Special Issue: (ICCEES) Special Issue
- Modified Region Growing Method For Image Segmentation Using Ant Lion Optimization Algorithm
Modified Region Growing Method For Image Segmentation Using Ant Lion Optimization Algorithm
Authors : Bashir Sheikh Abdullahi Jama, Nurdan Baykan
Pages : 404-411
Doi:10.31590/ejosat.812052
View : 18 | Download : 10
Publication Date : 2020-10-05
Article Type : Research
Abstract :Görüntü bölütleme, çeşitli alanlar için geçerli olan görüntü işlemenin önemli bir adımıdır. Bu alanlar arasında makine görmesi, nesne algılama, astronomi, biyometrik tanıma sistemleri (yüz, parmak izi, plaka ve göz), tıbbi görüntüleme, video izleme ve diğer birçok görüntü tabanlı teknoloji bulunmaktadır. Etkili görüntü bölütleme, otomatik görüntü işlemede en önemli işlemlerden ve kritik rollerden biridir. Özellikle mühendislik çalışmalarında, problemlerde en uygun çözümleri bulmak önemli araştırma konularından biridir. Arama alanlarında en uygun çözümleri bulmak için Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Karınca Algoritması (KA), Yapay Arı Kolonisi (ABC) ve Yarasa Algoritması (YA) gibi biyo-esinlenmiş algoritmalar kullanılır ve Karınca Aslan Optimizasyonu (KAO) bu algoritmalardan biridir. Son yıllarda, görüntülerin bölütleme parametrelerini optimize etmek için biyo-esinlenmiş algoritmalar kullanılmaktadır. Bu araştırma, biyo-esinlenmiş KAO kullanarak, geliştirilmiş bir bölge büyütme (BB) görüntü bölütleme yaklaşımı önermektedir. Bölge büyütme doğru tohum seçimi, tohum sayısı ve bölge yetiştirme stratejisi olmak üzere üç ana sorunu vardır. Bu nedenle RG’deki doğru tohum probleminin seçiminde KAO kullanılmıştır. Bu çalışmada öncelikle görüntülerin kalitesini artırmak için, giriş görüntülerine ortanca filtresi uygulanmıştır. Daha sonra KAO’dan elde edilen optimum tohum noktaları kullanılarak bölge büyütme ile bölütleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Optimal tohumları elde etmek için, bölütleme sırasında BB'nin sınırlamalarını çözmek için KAO kullanılmıştır. Önerilen yaklaşımın başarısı, BSDS300 (Berkeley) veri setinden alınan bazı görüntüler kullanılarak test edilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin neredeyse tüm görüntüleri bölütlere ayırdığını göstermektedir.Keywords : Bölge büyütme, tohum seçimi, görüntü bölütleme, önişleme, Karınca Aslan Optimizasyonu