Curvelet dönüşümü kullanılarak Snake algoritması ile imgede kenar algılama

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Atatürk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2012

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: FATMA SABA AHISHALI

Danışman: Emin Argun Oral

Özet:

Çoklu çözünürlük analizi, görüntü temel doku yapısı üzerinde yoğunlaşma sağlamaktadır. Çoklu çözünürlük analizinin son on yılda ulaştığı nokta ise Curvelet dönüşümüdür. Curvelet dönüşümü diğer çoklu çözünürlük dönüşümlerinden farklı olarak görüntüyü ölçek, konum ve açı parametreleri ile inceleyerek görüntü hakkında daha fazla bilgi edinilmesini sağlamaktadır.Görüntü bölütleme tekniklerinden geleneksel Snake algoritması; kenar bulma, stereo görüntü işleme işlemlerinde kullanılmaktadır. Dudak okuma, trafikte hız kontrolü, bir görüntünün içindeki nesnenin sınırlarının bulunması gibi uygulamalarda kullanabilen bir algoritmadır. Yakaladığı noktanın izini sürebilme özelliği vardır. Ancak bu algoritmanın doğru çalışabilmesi için algoritmaya referans olarak verilen başlangıç noktalarının görüntüdeki ilgilenilen nesnenin sınırları dışından başlatılması gerekmektedir. Ayrıca algoritma içbükey noktalarda yetersiz çalışmaktadır.Bu çalışmada, önce Curvelet dönüşümü kullanılarak görüntülerin Curvelet katsayıları hesaplandı. Sonra en yüksek ölçekte bu katsayılardan görüntünün kenarlarına ait olan katsayılar belirlendi. Son olarak bu katsayılar farklı snake algoritmalarını işletmede başlangıç noktalarını otomatik olarak belirlemek ve geleneksel Snake algoritmasının performansını geliştirmek için kullanıldı. Uygulanılan yöntem dört ayrı imge üzerinde test edildi. Ayrıca geliştirilen yöntemin performansı geleneksel Snake algoritması ve kenar izleme konusunda oldukça başarılı Gradyan Vektör Akış algoritmasıyla karşılaştırıldı.