UZAMSAL BULANIK C-ORTALAMALAR KÜMELEME YÖNTEMLERİNİN MEDİKAL İMGE BÖLÜTLEME AÇISINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ - EŞİDİR, KAMİL ABDULLAH (Fırat Üniveristesi, 2011)
Bu tez çalışmasında farklı bulanık c-ortalamalar (BcO) kümeleme algoritmaları incelenmiş ve bu yöntemlerin medikal görüntü bölütleme uygulamalarındaki başarımları test edilmiştir. Bu bağlamda, öncelikle standart BcO algoritması ve daha sonra standart BcO algoritmasından geliştirilmiş olan iki farklı BcO algoritması ayrıntılı olarak incelenmiştir. İncelenen yöntemlerin bilgisayar benzetimleri MATLAB ortamında gerçekleştirilmiş ve farklı görüntülerin bölütlenmesi sağlanmıştır. Yapılan uygulamalarda yapay görüntüler, gerçek görüntüler ve biyomedikal görüntüler (beyin MR) kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlardan standart BcO algoritmasının, görüntü bölütleme uygulamalarında ki zayıflığı belirgin olarak görülmektedir. Bunda en büyük etken standart BcO algoritmasının görüntüyü bölütlerken piksellerin sadece parlaklık değerlerini göz önüne alması etkili olmaktadır. Zira bu standart BcO algoritmasının en büyük dezavantajıdır ve geliştirilmeye çalışılan tüm yeni algoritmalar bu zayıflığı gidermeye yöneliktir. Diğer taraftan değiştirilmiş BcO ve uzamsal BcO algoritmaları, standart BcO algoritmasından çok daha başarılı sonuçlar üretmiştir. Bunda en büyük etken, her iki geliştirilmiş BcO yönteminin, her bir piksel ile birlikte bu piksele komşu diğer piksellerin de göz önüne alınmasının sonucudur.Anahtar Kelimeler: görüntü bölütleme, bulanık c-ortalamalar, uzamsal bulanık c-ortalamalar, medikal görüntüler

In this thesis, different fuzzy c-means (FCM) clustering algorithms are examined and their performances are tested various in image segmentation applications. In this context, we firstly examined the standard FCM algorithm then we further examined two modified FCM algorithms in detail. The computer simulations of the examined methods are carried out in MATLAB environment and various image segmentations are carried out. In experimental studies, we used various images such as artifical images, real world images and medical images (Brain MR). In the results, the weakness of the standart FCM algorithm can be seen obviously. Because the standart FCM algorithm just considers the pixel?s gray level value not intersted in the spatial relationship between neighbouring pixels. This is the most important disadvantagous of the standart FCM algorithm and the modified FCM algorithms try to fix this problem. On the other hand the modified FCM and spatial FCM algorithms produced very successful results than standart FCM algorithm. This is the most important factor that both modified FCM methods considers each pixel with its neighboring pixels.Key Words: image segmentation, fuzzy c-means, spatial fuzzy c-means, medical images
Evaluation of the spatial fuzzy c-means clustering methods on medical image segmentation
Keywords: Biyomühendislik