Otomatik tohumlandırmalı bölge büyütme metoduyla renkli görüntülerde bölge ve kenar tespiti

Abstract

Teknolojinin farklı alanlarında büyük bir öneme sahip görüntüden, doğru analizle istenilen bilgi elde edilebilir. Görüntü bölütleme, görüntüden veri eldesinde kullanılabilecek doğru bir tercihdir. Bu sebeptendir ki; bölütleme, görüntü işleme alanında yer alan önemli araştırma konularından biridir. Bu tezde farklı özellikteki görüntüler kullanılarak renkli imge bölütlemesi gerçekleştirilmiştir. Renkli görüntü bölütlemesi için otomatik tohumlandırmalı bölge büyütme yöntemi kullanılmıştır. Tohum piksel adaylarından tohumları seçen eşik değeri, görüntü kenar piksellerinin ortalama öklid uzaklığıyla ilişkilendirilmiştir. Dinamik hale getirilen bu eşik değeri parametresiyle tohum seçimi iyileştirilmiştir. Dolayısıyla daha iyi bölütlemeyle daha doğru bölge ve kenar tespiti gerçekleştirilmiştir. Required information can be obtained from digital image which has an important application in techology. Image segmentation is suitable process to get data from color image. Because of this, segmentation is crucial subject in image processing.In this thesis, color image segmentation is performed to different images with automated seeded region growing algorithm. Threshold value with which seed pixels are selected among seed pixel candidates is related to relative Euclidean distance of image edges. The threshold value changed dynamically makes selection of seed pixels be more effective. Thus, automated seeded region growing algorithm with dynamic threshold value determines to more correct areas and edges of color image.