NÖTROZOFİ YAKLAŞIMI VE DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ İLE RENKLİ DOKU GÖRÜNTÜLERİNİN BÖLÜTLENMESİ

Abstract

Bu tezde renkli dokulu görüntü bölütlemek için nötrozofik küme ve dalgacık dönüşümü yöntemlerinine dayanan yeni bir yaklaşım sunulmuştur. Bu yaklaşım düzenli istatiksel renk ve doku değerleri içermeyen tipik doğal görüntülerin bölütlenmesini amaçlamaktadır. Önerilen yaklaşım nötrozofik alanda etkili bölütleme için dokunun gri seviye özellikleri ile renk bilgilerini birleştirmektedir. Bu yeni yaklaşım hem giriş görüntüsünün her bir renk kanalını hem de gri seviyedeki bir görüntünün düşük seviye özelliklerini birbirinden bağımsız şekilde tanımlanan ve T, I ve F değerlerinden oluşan nötrozofik alan içine dönüştürür. Nötrozofik kümede entropi tanımlanır ve belirsizliği ölçmek için kullanılır. ?-ortalama ve ß-iyileştirme işlemleri dizi belirsizliğini azaltmayı amaçlar. Son olarak, geliştirilen metot ?-ortalama kümeleme algoritmasını kullanarak görüntü bölütlemeyi gerçekleştirir. Çeşitli görüntüler üzerinde deneyimler yapılmıştır. Bu deneyim sonuçları önerilen metodun verimli bir şekilde renkli doku görüntü bölütlemesi yapabildiğini göstermektedir.Anahtar Kelimeler: Nötrozofik Küme, Renkli Doku Görüntü Bölütleme, Dalgacık DönüşümüIn this thesis, we propose a new approach for image segmentation that is based on neutrosophic set (NS) and wavelet decompositions for color texture image segmentation. It is aimed at segmentation of natural scenes, in which the color and texture of each segment does not typically exhibit uniform statistical characteristics. The proposed approach combines color information with the low-level features of grayscale component of the texture on NS domain for efficient segmentation. The proposed approach transforms both each color channel of the input image and the low-level features of grayscale image into the NS domain independently which is described using three membership sets: T, I and F. The entropy in NS is defined and employed to evaluate the indeterminacy. Two operations, ?-mean and ß-enhancement operations are proposed to reduce the set indeterminacy. Finally, the proposed method is employed to perform image segmentation using a ?-means clustering algorithm. Experiments are conducted on a variety of images, and our results are compared with those new existing segmentation algorithm. The experimental results demonstrate that the proposed approach can segment the color texture images effectively.Key words: Neutrosophic set, color texture image segmentation, wavelet transform