Genetik algoritma ile yeni bir görüntü büyütme yöntemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: OSMAN BUĞRA KAHRAMAN
Danışman: Veysel Aslantaş
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Günümüzde görüntü işleme sahasında çoğu zaman görüntülerin büyütülmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Görüntülerin büyütülmesi için çeşitli yöntemler uygulanmaktadır. Yapılan bu işlemlerin sonucunda görüntülerin netliğinin ve detaylarının kaybedilmemesi gerekmektedir. Görüntü büyütme işlemlerinde en Yakın Komşu, bikübik ve bilineer gibi klasik yöntemler yaygın olarak kullanılmaktadır. Fakat bu yöntemlerle elde edilen görüntülerin bloklama (aynı piksel değ erine sahip bölgeler), kenar geçişlerinde yumuşamalar ve bulanıklık gibi bazı dezavantajlara sahip olduğu gözlemlenmiştir. Literatürde yapay sinir ağları metotlarının bu sahada kullanılmaları ile daha başarılı sayısal ve görsel sonuçlar verebilen çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Fakat bu çalışmalar ciddi miktarda işlem yükü ve hesaplama maliyeti içermektedir. Bu sebeplerden dolayı klasik yöntemlerin problemlerini daha az içeren ve daha az maliyetli bir görüntü büyütme yöntemine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu amaçla bu tez çalışmasında yapay zeka optimizasyon algoritması kullanan farklı bir görüntü büyütme yöntemi geliştirilmiştir. Büyültülmesi gereken küçük görüntünün her bir 2 × 2 boyutundaki bloğunu 3 × 3 boyutlarında bir bloğa dönüştürmek için ihtiyaç duyulan ara değ erler Genetik algoritma kullanılarak elde edilmiştir. Geliştirilen bu yeni yöntem klasik görüntü büyütme yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, sayısal ve görsel açıdan değerlendirildiğinde, geliştirilen yöntemin görüntü büyütme işleminde kullanılabilirliğini göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Görüntü işleme, Görüntü Büyütme, Optimizasyon Algoritmaları, Genetik Algoritma