Hücresel Sinir Ağları ve Sezgisel Optimizasyon Algoritmaları ile Yüksek Kaliteli İmge İşleme
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2012
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Selami PARMAKSIZOĞLU
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Mustafa ALÇI
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Hücresel Sinir Ağı (HSA) hücrelerin bölgesel bağlantılı olarak düzenlenmesi ile yapılandırılmış analog bir işlemcidir. HSA, yapısının imge işleme için uygun bir yapı sunmasından dolayı imge işleme uygulamaları için yaygın olarak kullanılmaktadır. İstenen imge işleme uygulamasının gerçekleştirilmesi için ağın şablonu olarak adlandırılan hücrelerin bağlantı parametreleri, ağın yapısı değiştirilmeksizin uygun olarak ayarlanmalıdır. İstenen uygulamanın gerçekleştirilebilmesinin HSA'nın şablonlarına bağlı olmasından dolayı şablon tasarlama çalışmaları HSA alanında en önemli araştırma alanlarından biri olmuştur. HSA'nın tanıtılmasından sonra birçok şablon tasarlama yöntemi önerilmiştir. Bu yöntemler; analitik yöntemler, bölgesel öğrenme algoritmaları ve küresel öğrenme algoritmaları olarak sınıflandırılabilinir. Ancak tüm imge işleme uygulamaları için kullanılabilecek genelleştirilmiş bir yöntem geliştirilememiştir.Bu tez çalışmasında farklı imge işleme uygulamalarının yüksek kaliteli olarak gerçekleştirilmesi için doğrusal ve doğrusal olmayan HSA şablonlarının sezgisel yöntemlere dayalı optimizasyon algoritmaları ile tasarlanması önerilmiştir. Karmaşık imge işleme uygulamaları için ön işlem ve ana yöntem olarak kullanılan kenar algılama ve gürültü giderimi uygulamaları Sezgisel Optimizasyon Algoritmaları (SOA) ile belirlenen doğrusal ve doğrusal olmayan HSA şablonları kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Her bir SOA yönteminin şablonları tasarlamadaki performansını belirlemek için çoklu koşmalar ile değerlendirmeler yapılmıştır. Ayrıca bu çoklu koşmalara dayalı istatistiksel testler gerçekleştirilmiştir. SOA ile belirlenen HSA şablonları yapay ve gerçek imgeler kullanılarak test edilmiştir. Sonuçlar bilinen klasik imge işleme yöntemlerinin sonuçları ile niteliksel ve niceliksel olarak karşılaştırılmıştır.Bu çalışma göstermektedir ki; eğer HSA ile istenen imge işleme uygulaması için SOA'nın uygun bir kalite metriği geliştirilebilinirse, sezgisel algoritmalar HSA şablonlarını tasarlamak için çok uygun ve elverişli genelleştirilmiş bir tasarım platformu sunmaktadır.