Görüntü İşlemede Bulanık Mantık Kullanımı

Abstract

Bilgisayarlar hatta makineler arasındaki veri iletişiminin son yıllarda çok hi7İı derecede artması ve verilerin çok yüksek hızda ve kalitede aktarılması gerekliliğinden dolayı veri iletişimi için birçok yöntem geliştirilmiştir. Görüntü iletimi de veri iletişiminin en önemli parçalarından biridir. Görüntülerin kullanıcılar arasında hızlı ve kaliteli olarak iletilmesi için birçok yöntem geliştirilmiştir ve geliştirilmeye devam etmektedir. Bu çalışmada görüntü işleme uygulamalarında yeni yeni kullanılmaya başlanan ve üzerinde pek fazla çalışma yapılmamış bulanık mantığın görüntü işlemeye uygulanmasına değinilmiştir. Bulanık mantıkla ilgili yöntemler görüntü işleme algoritmaları geliştirmek için yeni ve esnek bir altyapı sunmaktadır. Bu yöntemler doğrusal değildir, bilgi tabanlı ve güçlüdürler. Klasik mantıkta(Aristo Mantığı da denir) elemanlar bir kümeye ya aittir ya da değildir(Bilgisayarların kullandığı mantık da budur). Bulanık mantıkta ise elemanlar bir kümeye belirli bir derecede aittir ve buna da üyelik derecesi adı verilir. Bulanık mantık insan düşünüsüne klasik mantıktan daha yakındır, çünkü insanlar 0 veya 1' 1er şeklinde değil bunlara ek olarak birçok ara değeri de kullanarak düşünmekte ve karar vermektedirler. Çalışmada bulanık mantık görüntü işleme uygulamalarında kullanılmış ve sonuçlar değerlendirilmiştir. Burada görüntü işleme uygulamaları olarak kenar algılama, kenar iyileştirme, görüntü iyileştirme ve görüntü süzgeçleme kullanılmıştır. Sonuç olarak, bulanık mantığın görüntü işlemeye uygulanmasının güçlü ve etkili bir yöntem olabileceği anlaşılmıştır. Ayrıca, bu yöntemin makinelerin nesneleri algılamasında, yüz ve parmak izi tanımada etkili bir biçimde kullanıldığım belirtmek gerekir. Çalışmada sonuçların elde edilmesi için Borland Delphi 6.0 programlama dilinde bir uygulama programı geliştirilmiş ve tüm yöntemler bu programda toplanmıştır. Anahtar Kelimeler : Bulanık Mantık, Görüntü işleme, Kenar Algılama, Görüntü İyileştirme, Görüntü Süzgeçleme

Communication speed between computers, in addition machines, increased so fast recent years. Since it requires high speed and high quality, many methods have been developed for data communication. Image transmission is one of the most important parts of data communications. Lots of methods have been developed for image transmission between the users and currently being developed. In this thesis, application of fuzzy logic in image processing, has been newly used in image processing applications and studied hardly ever, is mentioned. The methods related to fuzzy logic present new and flexible structure to develop image procesing algorithms. These are not linear, knowledge based, and powerful. In classical logic(also called Aristo's Logic), members belong to a set or not(Computers use this logic too). In fuzzy logic, members belong to a set in a specific degree that called membership value. Fuzzy logic close to the way of human thinking than classical logic, because people think and decide not only using 0 and 1 but also additonal expessions. In the study, fuzzy logic was used in image processing applications and the results were assessed. Edge detection, edge enhencement, image enhencement and image filtering were used as image processing applications. As a result, it is noticed that application of fuzzy logic in image processing is powerful and effective method. In addition, it must be said that this method is used for sensing objects, recognition of face and fingertips. An application program was developed in Borland Delphi 6.0 programming environment to get the results and all the methods were used collected in this program. Key Words : Fuzzy Logic, Image Processing, Edge Detection, Image Enhancement, Image Filtering