Modifiye edilmiş karınca aslanı optimizasyon algoritması kullanılarak bölge büyütme yöntemi ile gri seviye görüntü segmentasyonu

Görüntü segmentasyonu, çeşitli alanlar için geçerli olan görüntü işlemenin önemli bir adımıdır. Bu alanlar arasında makine görmesi, nesne algılama, astronomi, biyometrik tanıma sistemleri (yüz, parmak izi, plaka ve göz), tıbbi görüntüleme, video izleme ve diğer birçok görüntü tabanlı teknoloji bulunmaktadır. Etkili görüntü segmentleme, otomatik görüntü işlemede en önemli işlemlerden ve kritik rollerden biridir. Özellikle mühendislik çalışmalarında, problemlerde en uygun çözümleri bulmak önemli araştırma konularından biridir. Arama alanlarında en uygun çözümleri bulmak için Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Karınca Algoritması (KA), Yapay Arı Kolonisi (YAK) ve Yarasa Algoritması (YA) gibi biyo-esinlenmiş algoritmalar kullanılmaktadır ve Karınca Aslanı Optimizasyonu (KAO) bu algoritmalardan biridir. Son yıllarda, görüntülerin segmentleme parametrelerini optimize etmek için biyo-esinlenmiş algoritmalar kullanılmaktadır. Bu tez çalışması, bölge büyütme (BB) segmentasyon problemini çözmek için, biyo-esinlenmiş Karınca Aslan Optimizasyon algoritmasının (mKAO) modifiye edilmiş bir versiyonunu sunmaktadır. Algoritmanın modifikasyonu, yeni bir dengeli konum güncellemesi ve esnek rastgele yürüyüş sınırı yöntemi kullanılarak yapılmıştır. Uygulama sırasında, görüntülerin kalitesini artırmak için, giriş görüntülerine ortanca filtresi uygulanmıştır. Daha sonra mKAO yardımıyla optimum tohum noktaları bulunarak, bölge büyütme segmentasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Önerilen yaklaşımın başarısı, BSDS300 (Berkeley-300) veri setinden alınan görüntüler kullanılarak test edilmiştir. Ayrıca literatürdeki farklı algoritma sonuçları ile de önerilen algoritma karşılaştırılmıştır. Sonuçlar J_e,d_max,d_min,DBI,XBI ve Yapısal Benzerlik İndeksi (YBİ), Tepe Sinyal-Gürültü Oranı (TSGO), Özellik Benzerlik İndeksi (ÖBİ), Sınır Yer Değiştirme Hatası (SYDH), Global Tutarlılık Hatası (GTH), Korelasyon Katsayısı (KK) olarak farklı karşılaştırma metrikleri ile sunulmuştur. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin literatürdeki yöntemlerle rekabetçi sonuçlar ortaya koyduğunu göstermiştir.