Görüntü İşleme ve Kümeleme Yöntemleri Kullanılarak Zeytin Tanelerinin Sınıflandırılması


Dr. Öğr. Üyesi Senem GÖNENÇ

Tez Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İSTATİSTİK, Türkiye

Tez Danışmanı: Prof. Dr. Yüksel Öner

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: Türkçe

Özet:

Görüntü işleme, otonom sistemlerin insan gücünün yerini aldığı şu zamanlarda günlük yaşamın her alanında karşımıza çıkan bir teknolojidir. Bu teknoloji, farklı sektörlerde görüntüyü dijitalleştirerek işleme ve görüntüden anlamlı sayısal bilgiler üretmek gibi amaçlarla tercih edilmektedir. Görüntü işleme yöntemleri kullanılarak yapılan uygulamalar pek çok disiplin ile yakından ilişkili olarak yürütülmektedir. Çalışmalarda görüntünün alınıp işlenmesinden sonra sınıflama, kümeleme, bulanık mantık ve yapay sinir ağları gibi çok sayıda algoritma kullanılarak görüntü hakkında çeşitli değerlendirmeler yapılabilir. Bu çalışma, tarım alanında görüntü işleme yöntemleri kullanımı ile ürünlerin tespiti ve ayrımı konusunda literatüre katkı yapmak için gerçekleştirilmiştir. Tarımsal ürün olarak, belirlenmiş dört farklı türden alınan zeytin taneleri kullanılmış ve tanelerin uygun bir görüntüsü alınarak bilgisayar ortamına aktarılmıştır. Aktarılan görüntünün işlenmesi ve analizi için ‘R’ programlama dili kullanılmıştır. Görüntü üzerinde amaç doğrultusunda çeşitli görüntü işleme yöntemleri uygulanarak boyut ve renk değişkenlerine ait sayısal veriler elde edilmiştir. Oluşturulan değişkenler yardımıyla zeytin taneleri, K-Ortalama yöntemi ve Bulanık C-Ortalamalar algoritması ile analiz edilerek sonuçlar incelenmiştir. Çalışmanın başlangıcında zeytin türlerine ait ön bilgi söz konusu olduğu için kullanılan yöntemlerin çeşit ayrımındaki performansları ayrıntılı bir şekilde değerlendirilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde, Bulanık C-Ortalamalar algoritmasının çeşit tespitinde K-Ortalama yöntemine göre daha başarılı olduğu görülmüştür.