Yapay sinir ağlarını kullanarak sayısal görüntülerde kenar tespiti için optimum bir yaklaşım

Abstract

Kenar algılama, dijital bir görüntüde, süreksizliklerin olduğu yerlerde görüntü parlaklığının keskin veya daha resmi olarak değiştiği noktaları belirlemeyi amaçlayan çeşitli yöntemlerdir. Kenar algılama, örüntü tanıma, özellik çıkarma ve bilgisayarla görme gibi farklı görünü işleme işlemlerindeki en temel görevlerden biridir. Çeşitli matematiksel yöntemler içerir ve görüntü parlaklığının keskin bir şekilde değiştiği noktalar tipik olarak “kenarlar” adı verilen bir dizi eğri çizgi parçası halinde düzenlenir. Bu tezde, yapay sinir ağları kullanılarak sayısal görüntülerin kenarı araştırılmıştır. Dijital görüntülerin kenarlarını bulmak için çeşitli yöntemler ve algoritmalar vardır. Son yıllarda oldukça ilgi gören bu yöntemlerden biri de yapay sinir ağlarının kullanılmasıdır. Burada, klasik Sobel yönteminden elde edilen kenar bulma görüntüsü, yapay sinir ağı için bir öğretmen olarak kullanılır. Deneysel sonuçlar, sinir ağlarının kullanımının klasik yöntemlerle elde edilen görüntü kenarlarında önemli bir gelişme sağladığını göstermektedir.