Genetik Algoritmalar ile Eğitilen Doğrusal Görüntü Filtre Kalitesinin Bir Analizi

Yıl 2018, Cilt: 1 Sayı: 1, 29 - 35, 25.12.2018

Süleyman UZUN Devrim AKGÜN

Öz

Görüntü işlemede kullanılan doğrusal filtrelerin
başarımı, filtre davranışını belirleyen maske ağırlıkları ile yakından
ilişkilidir. Sunulan çalışmada, doğrusal görüntü filtrelemede kullanılan maske
ağırlıkları bir eğitim görüntüsü üzerinden genetik algoritmalar ile eğitilerek
belirlenmiştir. Elde edilen maske ağırlıkları, Gaussian gürültüsü eklenmiş test
görüntülerini filtrelemede kullanılmış ve başarımları hesaplanmıştır. Hesaplanan
ağırlıklar ve Gaussian fonksiyonu ile belirlenen ağırlıkların görüntü filtrelemedeki
başarımları karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Elde edilen sonuçlarda, eğitim
ile elde edilen katsayıların sağladığı başarım genelde Gaussian ile elde edilene
yakın veya daha iyi olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Gaussian filtreler, Doğrusal filtreler, Genetik algoritmalar

Kaynakça

• [1] R. C. Gonzalez, R. E. Woods, and S. L. Eddins, “Digital Image Processing Using Matlab,” Education, vol. 624, no. 2. p. 609, 2004.
• [2] D. Ziou and S. Tabbone, “Edge detection techniques - An overview,” Int. J. Pattern Recognit. Image Anal., vol. 8, no. 4, pp. 1–41, 1998.
• [3] B. Zitová and J. Flusser, “Image registration methods: A survey,” Image and Vision Computing, vol. 21, no. 11. pp. 977–1000, 2003.
• [4] F. Kiraç and L. Akarun, “Parçacik süzgeci kullanarak görüntü dizisinde insan eli izleme,” in Proceedings of the IEEE 13th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2005, 2005, vol. 2005, pp. 561–564.
• [5] V. Hlavac, “Fundamentals of Image Processing,” in Optical and Digital Image Processing: Fundamentals and Applications, 2011, pp. 71–96.
• [6] R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing (3rd Edition). 2007.
• [7] A. Karasaridis and E. Simoncelli, “A filter design technique for steerable pyramid image transforms,” 1996 IEEE Int. Conf. Acoust. Speech, Signal Process. Conf. Proc., vol. 4, pp. 2387–2390, 1996.
• [8] J. Yang, L. Liu, T. Jiang, and Y. Fan, “A modified Gabor filter design method for fingerprint image enhancement,” Pattern Recognit. Lett., vol. 24, no. 12, pp. 1805–1817, 2003.
• [9] S. M. Bhandarkar, Y. Zhang, and W. D. Potter, “An Edge Detection Technique Using Genetic Algorithm-Based Optimization,” Pattern Recognit., vol. 27, no. 9, pp. 1159–1180, 1994.
• [10] E. U. Ergül, “Çok amaçlı Genetik Algoritmalar: Temelleri ve Uygulamaları,” Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik - Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı, Doktora Tezi, 2010.
• [11] G. G. Emel and Ç. Taşkın, “Genetik Algoritmalar ve Uygulama Alanları,” Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilim. Fakültesi, vol. 21, no. 1, pp. 129–152, 2002.
• [12] R. Poli, “Genetic Programming for Image Analysis,” in Genetic Programming 1996: Proceedings of the First Annual Conference, 1996, pp. 363–368.
• [13] D. Akgün and P. Erdoğmuş, “GPU accelerated training of image convolution filter weights using genetic algorithms,” Appl. Soft Comput. J., vol. 30, pp. 585–594, 2015.
• [14] D. J. Krusienski and W. K. Jenkins, “Particle swarm optimization for adaptive IIR filter structures,” Evolutionary Computation, 2004. CEC2004. Congress on, vol. 1. p. 965–970 Vol.1, 2004.
• [15] S. K. Saha, S. Mukherjee, D. Mandal, R. Kar, and S. P. Ghoshal, “Gravitational search algorithm in digital FIR low pass filter design,” in 2012 Third International Conference on Emerging Applications of Information Technology, no. 1, pp. 52–55, 2012.
• [16] M. Yoshioka and S. Omatu, “Noise reduction method for image processing using genetic algorithm,” in 1997 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. Computational Cybernetics and Simulation, 1997, vol. 3, pp. 2650–2655.
• [17] G. J. E. Rawlins, “Foundations of Genetic Algorithms,” in Foundations of Genetic Algorithms, 1991, vol. 21, p. 341.
• [18] K. de Jong, “Learning with Genetic Algorithms: An Overview,” Mach. Learn., vol. 3, no. 2, pp. 121–138, 1988.
• [19] R. Jennane, A. Almhdie-Imjabber, R. Hambli, O. N. Ucan, and C. L. Benhamou, “Genetic algorithm and image processing for osteoporosis diagnosis,” in 2010 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology, pp. 5597–5600, 2010.
• [20] I. Apetroaei, I.-A. Oprea, B.-E. Proca, and L. Gheorghe, “Genetic algorithms applied in routing protocols for wireless sensor networks,” in 2011 RoEduNet International Conference 10th Edition: Networking in Education and Research, 2011, pp. 1–6.
• [21] D. Abidin, “Curriculum Plan Optimization With Rule Based Genetic Algorithms,” Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Doktora Tezi, 2013.
• [22] G. Schaefer and M. Stich, “UCID - An Uncompressed Colour Image Database,” SPIE, Storage Retr. Methods Appl. Multimed., vol. 5307, pp. 472–480, 2003.
• [23] F. Cabello, J. Leon, Y. Iano, and R. Arthur, “Implementation of a fixed-point 2D Gaussian Filter for Image Processing based on FPGA,” in Signal Processing - Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications Conference Proceedings, SPA, vol. 2015–Decem, pp. 28–33, 2015.
• [24] J. J. Hwang and K. H. Rhee, “Gaussian filtering detection based on features of residuals in image forensics,” in 2016 IEEE RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies: Research, Innovation, and Vision for the Future, RIVF 2016 - Proceedings, pp. 153–157, 2016.
• [25] D. Yıldırım, B. Dizdaroğlu, H. M. Bölümü, B. Mühendisliği, B. Karadeniz, and T. Üniversitesi, “Yönbağımsız ve Yönbağımlı Gauss Süzgeçleme Isotropic and Anisotropic Gaussian Filtering,” in Eleco 2014 Elektrik-Elektronik-Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, pp. 568–572, 2014.
• [26] R. O. Julio, L. B. Soares, E. A. C. Costa, and S. Bampi, “Energy-efficient Gaussian filter for image processing using approximate adder circuits,” in 2015 IEEE International Conference on Electronics, Circuits, and Systems (ICECS), pp. 450–453, 2015.