Arı koloni optimizasyon yöntemi ile gri seviyeli görüntü bölütleme

Gri seviye ve renkli görüntülerin sayısal olarak değerlendirilmesinde bölütleme önemli bir basamaktır. Görüntü bölütleme işlemi, verilen bir resmi benzer özelliklere sahip farklı bölgelere ayırmaktır. En temel bölütleme yöntemi eşikleme tekniği olsa da zaman içerisinde bu yöntem yetersiz kalmıştır. Bu tez çalışmasında gri seviyeli görüntülerin bölütlenmesinde dalgacık dönüşümü, entropi fonksiyonu ve yapay arı koloni algoritması kullanan yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Görüntünün öz niteliklerini elde etmek için dalgacık dönüşümünden faydalanılmıştır. Dalgacık analizi sonuçları üzerinde optimum eşik değere ulaşmak için entropi fonksiyonu kullanılmıştır. Entropi fonksiyonu en uygun eşik değeri vermesi için yapay arı koloni algoritması ile optimize edilmiştir. Optimizasyon algoritmaları arasında yeni geliştirilen bir teknik olan ve sürü zekâsına dayanan arı koloni algoritması sayesinde en uygun eşik değer elde edilerek görüntünün eşik değeri otomatik olarak bulunmuştur. Uygulanan yöntem bazı görüntülerde istenen sonucu vermese de özellikle hız bakımından oldukça uygun bir yöntemdir. Ayrıca yapay arı koloni algoritması ile görüntü bölütleme literatürüne zenginlik kazandırılmıştır. Geliştirilen teknik türev gibi işlemler içermediği için matematiksel karmaşıklık açısından oldukça uygundur. Anahtar Kelimeler: Gri seviye dokulu görüntü bölütleme, Sürü zekâsı, Yapay arı koloni algoritması, Dalgacık dönüşümü, Entropi fonksiyonu