eISSN: 2618-6446
Conferences Latest Issue Archive Future Issues About Us Journals

SETSCI - Volume 1 (2017)
ISMSIT2017 - International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, Tokat, Turkey, Dec 02, 2017

Gürültünün Tohumlu Alan Genişletme Tabanlı Bölütleme Sonucuna Etkisinin Nicemsel Olarak Belirlenmesi (ISMSIT2017_21)
Mürsel Ozan İncetaş1, Mahmut Kılıçaslan2, Ufuk Tanyeri3, Burcu Yakışır Girgin4*, Zübeyr Aydemir5
1Bülent Ecevit University, Zonguldak, Turkey
2Ankara University, Ankara, Turkey
3Ankara University, Ankara, Turkey
4Ankara University, Ankara, Turkey
5Bülent Ecevit University, Zonguldak, Turkey
* Corresponding author: bygirgin@ankara.edu.tr
Published Date: 2017-12-08   |   Page (s): 98-101   |    208     8

ABSTRACT Görüntü bölütleme, görüntü işlemenin önemli aşamalarından biridir ve SRG (Seeded Region Growing – Tohumlu Bölge Genişletme) en bilinen bölge tabanlı bölütleme tekniklerindendir. Bu çalışmada tohum seçimlerinin, tohumlu alan genişletmedeki başarıya etkisi incelenmiş ve farklı gürültü yoğunluklarında tohumlu alan genişletmenin başarısı karşılaştırılmıştır. Yapılan testlerde Weizmann tek nesneli görüntü veritabanı kullanılmıştır. Daha sonra kullanıcı yardımıyla 3 farklı tohum alanı seçilmiştir. Tohumlardan ikisinin seçiminde nesne ve arka plan için birer tohum alanı işaretlenmiş, diğer seçimde ise hem nesne hem de arka plan için birden fazla tohum alanı işaretlenmiştir. Ayrıca ilgili görüntülere farklı tip ve yoğunlukta gürültü eklenmiştir. Sonuç olarak tüm bu görüntüler, işaretlenmiş tohum alanları kullanılarak bölütlenmiş ve bölütleme başarısı F-score olarak elde edilmiştir.  
KEYWORDS tohumlu alan genişletme; gürültü; bölütleme; tohum seçimi
REFERENCES [1] R. Adams and L. Bischof, “Seeded region growing”, IEEE Trans. Pattern Anal, Mach. Intell, Vol. 16(6), pp. 641-647, 1994.

[2] R. Pohle and K. D. Toennies, “Segmentation of medical images using adaptive region growing”, in Proc. SPIE, Medical Imaging, July 3, 2001, Vol. 4322, pp. 1337-1346.

[3] J. Wu, S. Poehlman, M. D. Noseworthy and M. V. Kamath, “Texture feature based automated seeded region growing in abdominal MRI segmentation”, In BioMedical Engineering and Informatics BMEI International Conference, 2008, May, Vol. 2, pp. 263-267.

[4] A. Q. Al-Faris, U. K. Ngah, N. A. M Isa and I. L. Shuaib, “Breast MRI Tumour Segmentation Using Modified Automatic Seeded Region Growing Based on Particle Swarm Optimization Image Clustering”, Soft Computing in Industrial Applications, in Intelligent Systems and Computing, November 21, 2013, Vol. 223 of the series Advances, pp. 49-60.

[5] J. Yeom, M. Jung and Y. Kim, “Detecting damaged building parts in earthquake-damaged areas using differential seeded region growing”, International Journal of Remote Sensing, Vol. 38, pp. 985-1005, 2017.

[6] P. K. Jain and S. Susan, “An adaptive single seed based region growing algorithm for color image segmentation”, in India Conference (INDICON), December 13-15, 2013, pp. 1-6.

[7] F. Y. Shih and S. Cheng, “Automatic seeded region growing for color image segmentation”, Image and Vision Computing, Vol. 23(10), pp 877–886, 2005.

[8] J. Fan, D. K. Y. Yau, A. K. Elmagarmid, and W. G. Aref, “Automatic image segmentation by integrating color-edge extraction and seeded region growing”, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 10(10), pp. 1454-1466, 2001.

[9] P. Suman, D. Parasar and V. R. Rathod, “Seeded region growing segmentation on ultrasound image using particle swarm optimization”, in Computational Intelligence and Computing Research (ICCIC), December 10-12, 2015, pp. 1-6.

[10] S. Alpert, M. Galun, R. Basri and A. Brandt, “Image segmentation by probabilistic bottom-up aggregation and cue integration”, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, Vol. 34(2), pp. 315-327, 2012.

SET Technology - Turkey

eISSN  : 2618-6446

E-mail : info@set-science.com
+90 533 2245325

Tokat Technology Development Zone Gaziosmanpaşa University Taşlıçiftlik Campus, 60240 TOKAT-TURKEY
©2018 SET Technology