Genetik algoritma ile yeni bir görüntü büyütme yöntemi

Abstract

Günümüzde görüntü işleme sahasında çoğu zaman görüntülerin büyütülmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Görüntülerin büyütülmesi için çeşitli yöntemler uygulanmaktadır. Yapılan bu işlemlerin sonucunda görüntülerin netliğinin ve detaylarının kaybedilmemesi gerekmektedir. Görüntü büyütme işlemlerinde en Yakın Komşu, bikübik ve bilineer gibi klasik yöntemler yaygın olarak kullanılmaktadır. Fakat bu yöntemlerle elde edilen görüntülerin bloklama (aynı piksel değ erine sahip bölgeler), kenar geçişlerinde yumuşamalar ve bulanıklık gibi bazı dezavantajlara sahip olduğu gözlemlenmiştir. Literatürde yapay sinir ağları metotlarının bu sahada kullanılmaları ile daha başarılı sayısal ve görsel sonuçlar verebilen çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Fakat bu çalışmalar ciddi miktarda işlem yükü ve hesaplama maliyeti içermektedir.Bu sebeplerden dolayı klasik yöntemlerin problemlerini daha az içeren ve daha az maliyetli bir görüntü büyütme yöntemine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu amaçla bu tez çalışmasında yapay zeka optimizasyon algoritması kullanan farklı bir görüntü büyütme yöntemi geliştirilmiştir.Büyültülmesi gereken küçük görüntünün her bir 2 × 2 boyutundaki bloğunu 3 × 3 boyutlarında bir bloğa dönüştürmek için ihtiyaç duyulan ara değ erler Genetik algoritma kullanılarak elde edilmiştir. Geliştirilen bu yeni yöntem klasik görüntü büyütme yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, sayısal ve görsel açıdan değerlendirildiğinde, geliştirilen yöntemin görüntü büyütme işleminde kullanılabilirliğini göstermektedir.Anahtar Kelimeler: Görüntü işleme, Görüntü Büyütme, Optimizasyon Algoritmaları, Genetik Algoritma

Today, in the field of image processing, there is often a need to zoom images. Various methods are used to zoom images. As a result of these processes, the clarity and details of the images should not be lost. Classical methods such as nearest neighbor, bicubic and bilinear are widely used in image zooming. However, it has been observed that the images obtained by these methods have some disadvantages such as blocking (regions with the same pixel value), softening in the edge transitions and blurring. In the literature, with the use of artificial neural networks methods in this field, studies that can give more successful numerical and visual results have been carried out. However, these studies involve significant processing load and computational costs.For these reasons, there is a need for a less costly image zooming method that includes less the problems of classical methods. For this purpose, a different image zooming method using artificial intelligence optimization algorithm has been developed in this thesis.Intermediate values needed to transform each 2 × 2 block of the small image to be zoomed into a 3 × 3 block were obtained by using the Genetic algorithm. This new developed method has been compared with conventional image zooming methods. When the results obtained are evaluated numerically and visually, they show the usability of the developed method in image zooming.Keywords: Image processing, Image zooming, Optimization Algorithms, Genetic Algorithm