TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/396
Browse
2 results
Search Results
Article Küresel Lens Temelli Mobil Mikroskop(2016) Icoz, KutayBu makalede küresel lensin cep telefonu kamerasına takılmasıyla elde edilen ucuz, basit ve taşınabilir mikroskop sunulmaktadır.Sistemin sahip olduğu gürültü, görüntü kalitesine etki eden özellikleri irdelenmiştir. Küresel lens ile birlikte cep telefonun sahipolduğu lens ve görüntüleme sensösür 100X büyütme, 3,4 mikron çözünürlük ve 1500x1500 um lik görüş alanı sağlamaktadır.Küresel lens ve tutucunun fiyatı 25 kuruştan ucuzdur. Böyle bir sistemi optik ışık mikroskobu olarak kullanarak, mikro boyuttaküresel parçacıkların ve mikro sensörlerin görüntüleri elde edilmiştir. Görüntü işleme metotları ile birleştirildiği takdirde, bu optiksistem, pahalı mikroskopların gerçekleştirdiği komplike işlemleri gerçekleştirebilen alternatif bir metot olabilir.Article Multilevel Thresholding for Brain MR Image Segmentation Using Swarm-Based Optimization Algorithms(2024-09-03) Sahin, Omur; Kurban, Rifat; Toprak, Ahmet NusretBir görüntüyü bölüt adı verilen çeşitli piksel kümelerine ayırma işlemi olan görüntü bölütleme, görüntü işlemede önemli bir tekniktir. Görüntü bölütleme, görüntünün karmaşıklığını azaltmakta ve görüntüyü bölütlere ayırarak analiz edilmesini kolaylaştırmaktadır. Görüntü bölütlemenin en basit ancak etkin yollarından biri, piksellerin değerlerine göre birden çok bölgeye ayrıldığı çok düzeyli eşiklemedir. Bu çalışma, yaygın kullanılan sürü tabanlı optimizasyon algoritmalarının beyin MR görüntülerinde çok düzeyli eşikleme tabanlı görüntü bölütleme performansını araştırmayı ve karşılaştırmayı amaçlamaktadır. Yedi sürü zekâsı temelli optimizasyon algoritması: Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Yapay Arı Kolonisi (ABC), Gri Kurt Optimize Edici (GWO), Güve Alevi Optimizasyonu (MFO), Karınca Aslanı Optimizasyonu (ALO), Balina Optimizasyonu (WOA) ve Denizanası Arama Optimizasyon (JS) eşik seviyelerini belirlemek üzere beyin MR görüntülerine uygulanarak karşılaştırılmaktadır. Bahsi geçen algoritmalar ile yapılan deneylerde minimum çapraz entropi ve sınıflar arası varyans amaç fonksiyonları kullanılmıştır. Kapsamlı deneyler, JS, ABC ve PSO algoritmalarının daha iyi performans sergilediğini göstermektedir.