Automatic segmentation of color images with transitive closure

İncetaş, Mürsel Ozan; Demi̇rci̇, Recep; Yavuzcan, H. Güçlü

doi:10.1016/j.aeue.2013.09.001

Cited by 6 publications

(8 citation statements)

References 18 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Yani pikseller için birden fazla bölge oluşturm problem, graf tabanı Warshall algor çözülmüştür [7]. Şekil 1'deki gibi ayr aşamada ve kullanıcıdan param yapılmaktadır.…”

Section: Maske Tabanli Ayrişunclassified

“…Bu algoritmanın rağmen, fazladan aynı nesneye ait maktadır. Söz konu ritması kullanarak rıştırma işlemi iki metreler alarak rleştirme [7] örüntüdeki benzer iki komşu piksel ki Öklid mesafesi …”

Section: şEkil 1 Maske Tabanlı Etiketleme Ve Graf Tabanlı Biunclassified

“…Bugüne kadar görüntü ayrıştırması için birçok yöntem geliştirilmiştir ancak literatürde standart metot bulunmamaktadır [1]. Çoğunlukla ayrıştırma metotları benzerlik ve farklılığa dayalı olup; bulanık C-ortalamalar (FCM) [2,3], bölge genişletme [4], eşikleme [5] ve maske tabanlı [6,7] ayrıştırma en çok bilinenleridir.…”

Section: Introductionunclassified

“…Fakat kullanılan maskesin yapısı gereği, fazladan ayrıştırma yapılmaktadır. Bu sorun ise ikinci adımda, graf teorisi ve Warshall algoritması kullanarak çözülmüştür [6,7]. Lokal bilgiyi kullanması ve tekrarlayıcı olmaması bu yöntemin avantajlarındandır.…”

Section: Introductionunclassified

See 3 more Smart Citations

Fuzzy logic and graph based segmentation

Moradi

Demi̇rci̇

2015

2015 23nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Özetçe -Bu çalışmada, renkli görüntüler için bulanık mantık ve maske tabanlı otomatik ayrıştırma algoritması sunulmuştur. Görüntü ayrıştırma yaklaşımlarının bir çoğunun hesapsal maliyeti yüksek olduğu gibi aynı zamanda kullanıcı bağımlıdır. Son zamanlarda önerilen renk benzerliği ve maske tabanlı ayrıştırma algoritmasının hesap maliyeti düşüktür ancak algoritma kullanıcının tespit etmesi gereken iki adet parametreye ihtiyaç duyar: benzerlik eşik değeri ve normalizasyon katsayısı. Öneride piksellerin renk benzerliği kural tabanlı hesaplanmış ve algoritmanın kullanıcı bağımlılığı azaltılmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlar klasik yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Anahtar Kelimeler -Bulanık benzerlik; görüntü ayrıştırma; nesne tanıma. Abstract-In this paper, a mask-based automatic segmentation algorithm for color images using fuzzy color similarity was presented. Computational cost of conventional image segmentation algorithms is high and at the same time, they are user dependent. Although the computational cost of mask-based segmetation algorithm recently introduced is low, it needs two parameters to be determined: similarity threshold and normalization factor. With proposed algorithm, pixel color similarity was calculated by means of fuzzy rule and consequently, user dependency was reduced. experimental results obtained were compared with convetional approaches.

show abstract

“…Yani pikseller için birden fazla bölge oluşturm problem, graf tabanı Warshall algor çözülmüştür [7]. Şekil 1'deki gibi ayr aşamada ve kullanıcıdan param yapılmaktadır.…”

Section: Maske Tabanli Ayrişunclassified

Section: şEkil 1 Maske Tabanlı Etiketleme Ve Graf Tabanlı Biunclassified

Section: Introductionunclassified

See 2 more Smart Citations

Fuzzy logic and graph based segmentation

Moradi

Demi̇rci̇

2015

2015 23nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…(a)'da bir kesiti verilen gri seviyeli C b görüntüsündeki komşu piksellerin birbirlerine benzerliklerinin belirlenebilmesi için benzeşim görüntüsünden yararlanılmıştır [5,6]. 8 komşuluk için merkez pikselin, her bir komşu piksele olan benzerlik değeri (1) …”

Section: Benzeşim Görüntüsü Ve Ağırlık Merkezi Ile Eşiklemeunclassified

Seeded region growing based detection of cells in fish blood stained with Natt-Herrick

Incelas¹,

Demi̇rci̇

Yavuzcan

et al. 2014

2014 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

ÖZETÇEBalık yetiştiriciliği yapılırken balıkların sağlık durumlarının belirlenmesinde hematolojik değerlerin belirlenmesi, rutin bir işlem olarak göze çarpmaktadır. Böylece balıkların sağlık durumları belirlenerek, teşhis ve tedavide önemli bilgiler elde edilebilmektedir. Bu işlem yapılırken en sık kullanılan yöntemlerin başında Natt-Herrick solüsyonu gelmektedir. Bu solüsyon kullanılarak elde edilen kan örneklerinin mikroskop ortamında gözle değerlendirilmesi ve hücrelerin sayısının belirlenmesi gözle yapıldığından oldukça zor ve zaman alıcı olmaktadır. Bu çalışmada, balık kanı örneklerine ait mikroskobik görüntülerindeki hücrelerin belirlenmesine yönelik çekirdekli bölge genişletme (Seeded Region Growing -SRG) yaklaşımına dayalı, kullanıcı müdahalesinden bağımsız otomatik bir yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen bu yöntemin başarımının değerlendirilmesinde farklı balık türlerinden (gökkuşağı alabalığı ve çipura), Natt-Herrick solüsyonu ile hazırlanan örneklerden, 100X yaklaştırma oranı ile elde edilmiş 90 adet görüntü kullanılmıştır. Geliştirilen yöntem ile elde edilen sonuçlar, hücreleri %97 doğruluk oranı ile belirleyebilmektedir. ABSTRACT To specify haematological parameters is a routine procedure so that state of fish health while aqua culturing could be determined. So, important information related to diagnosis and treatment can be obtained by determining them. Natt & Herrick's stain solution is the most commonly method for determining haematological parameters. It is quite difficult and time-consuming to specify count of cells and to asses blood samples taken by the solution at microscope environment as a visually judgment. In this study, an automated method independent of user intervention based on seeded region growing for specifying cell related to fish blood with Natt & Herrick's stain solution is developed. To evaluate of performance of proposed method, 90 images of different species of fish (rainbow trout, sea bream) prepared with Natt & Herrick's stain solution by 100x zoom ratio are used. Results obtained proposed method determines cells with 97% accuracy.

show abstract