Coronavirüs Sürü Bağışıklığı Algoritması ile Otsu Tabanlı Optimal Çok Düzeyli Görüntü Eşiği

Authors : İsmail KOÇ

Pages : 1-11

Doi:10.17671/gazibtd.1172909

View : 9 | Download : 6

Publication Date : 2023-01-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Eşik seçimi, görüntü bölütlemede önemli bir rol oynamaktadır. Eşik seçimiyle ilgili en faydalı yöntemler olarak minimum hata yöntemi, iteratif yöntem, entropi yöntemi ve Otsu yöntemi bilinmektedir. Bu çalışmada eşikleme yöntemi olarak Otsu tekniği kullanılmaktadır. Eşik sayısının insert ignore into journalissuearticles values(K); artmasına bağlı olarak problemin karmaşıklık düzeyi üstel olarak artacağı için matematiksel yöntemler yerine sürü zekâsı algoritması kullanılması daha uygun görülmektedir. Bundan dolayı, bu çalışmada sürü zekâsı algoritması olarak da son yıllarda literatüre kazandırılmış olan Coronavirüs sürü bağışıklığı algoritması insert ignore into journalissuearticles values(CHIO); kullanılmaktadır. Deneysel çalışmalarda test verisi olarak altı farklı görüntü kullanılmaktadır. K değeri bu çalışmada 2, 3, 4 ve 5 olarak belirlenmektedir. Bu veri seti kullanılarak CHIO algoritması ile literatürde yer alan diferansiyel evrim insert ignore into journalissuearticles values(differential evolution: DE);, gri kurt insert ignore into journalissuearticles values( gray wolf optimizer: GWO);, parçacık sürü insert ignore into journalissuearticles values(particle swarm optimization: PSO); algoritmaları gibi başarılı algoritmalarla eşit koşullarda kıyaslanmaktadır. Elde edilen sonuçlara göre, CHIO algoritması kullanılarak 6 test verisi üzerinde yapılan çalışmalarda K=2 olduğunda verilerin %100, K=3 ve 4 iken %83 ve son olarak K=5 iken %50’sinde en iyi sonuçları yakaladığı görülmektedir. Bu sonuçlar ışığında, CHIO algoritmasının çözüm kalitesi açısından rekabet edici olduğu tespit edilmiştir. Sonuç olarak CHIO algoritması çok düzeyli görüntü eşiği problemi için alternatif bir algoritma olabilir.
Keywords : Coronavirüs sürü bağışıklığı algoritması, yapay zeka, optimizasyon, görüntü eşik seçimi