Bulanık C-ortalama (FCM) algoritmasına dayalı yeni görüntü bölütleme sisteminin geliştirilmesi

Abstract

Görüntü bölütleme, görüntü işlemede en önemli ve temel bir tekniktir. Bölütleme işlemi, görüntüyü gri seviyesi, renk bilgisi ve bunun gibi bazı özelliklere göre anlamlı bölgelere ayırma işlemidir. Bu çalışmada Bulanık- C Ortalamaları tabanlı yeni bir görüntü bölütleme sistemi önerilmektedir. Önerilen algoritma da topaklama üyelik fonksiyonları, görüntü gri seviye histogramı'ndan belirlenir. Bu çalışmada topaklanacak nesne olarak görüntünün piksel gri seviye değerleri alınmıştır. Geliştirilen sistem, çeşitli görüntülere uygulanmış ve görüntülerin bölütlenmeşinde kullanılan geleneksel Bulanık C-Ortalamaları yöntemlerinden daha iyi sonuçlar alındığı görülmüştür.

Image segmentation is one of the most important techniques in image processing. Image segmentation is to divide an image into meaningful areas according to some characteristics such as level of gray, color information, etc. In this paper a new Fuzzy-C Means based image segmentation procedure is proposed. In the proposed algorithm, cluster membership functions are determined by looking at the gray level histogram. In this study image's pixel gray level values are used as the cluster object. The system is applied to various images and results show proposed Fuzzy C-Means algorithm provides better results than traditional Fuzzy C-Means algorithms in image segmentation.