Fuzzy logic and graph based segmentation

Abstract

Özetçe -Bu çalışmada, renkli görüntüler için bulanık mantık ve maske tabanlı otomatik ayrıştırma algoritması sunulmuştur. Görüntü ayrıştırma yaklaşımlarının bir çoğunun hesapsal maliyeti yüksek olduğu gibi aynı zamanda kullanıcı bağımlıdır. Son zamanlarda önerilen renk benzerliği ve maske tabanlı ayrıştırma algoritmasının hesap maliyeti düşüktür ancak algoritma kullanıcının tespit etmesi gereken iki adet parametreye ihtiyaç duyar: benzerlik eşik değeri ve normalizasyon katsayısı. Öneride piksellerin renk benzerliği kural tabanlı hesaplanmış ve algoritmanın kullanıcı bağımlılığı azaltılmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlar klasik yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Anahtar Kelimeler -Bulanık benzerlik; görüntü ayrıştırma; nesne tanıma. Abstract-In this paper, a mask-based automatic segmentation algorithm for color images using fuzzy color similarity was presented. Computational cost of conventional image segmentation algorithms is high and at the same time, they are user dependent. Although the computational cost of mask-based segmetation algorithm recently introduced is low, it needs two parameters to be determined: similarity threshold and normalization factor. With proposed algorithm, pixel color similarity was calculated by means of fuzzy rule and consequently, user dependency was reduced. experimental results obtained were compared with convetional approaches.