Yapay Arı Koloni Algoritması Kullanılarak Görüntü İyileştirme Yönteminin Geliştirilmesi

Abstract

Görüntü iyileştirme yöntemleri görüntüyü mevcut durumdan, istenilen amaca uygun olarak daha iyi duruma getirmek için kullanılmaktadır. Bu çalışmada dönüşüm fonksiyonu, histogram genişletme ve histogram eşleştirme yöntemleri birlikte uygulanarak yeni bir görüntü iyileştirme yöntemi önerilmiştir. Önerilen bu yöntemin başarısı yapay arı koloni algoritması kullanılarak geliştirilmiştir. Görüntülerin entropi değeri, kenar piksel sayısı ve piksellerin yoğunluğu objektif değerlendirme kriteri olarak kullanılmıştır. Önerilen yapay arı koloni algoritması temelli yöntemin başarısı klasik yöntemlerden histogram genişletme, histogram eşitleme, bi-histogram eşitleme ve dönüşüm fonksiyonu ile ve sezgisel yöntemlerden genetik, diferansiyel gelişim ve parçacık sürü optimizasyon algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar önerilen yöntem kullanılarak iyileştirilen görüntülerin diğer yöntemler ile iyileştirilen görüntülerden daha yüksek görsel ve bilgi kalitesine sahip olduğunu göstermiştir

Image enhancement methods are used to process an image so that the result is more suitable than the original image for a specific application. In this paper by combining transform function, histogram stretching and histogram matching a novel image enhancement method is proposed. The performance of the proposed method has been improved by using artificial bee colony algorithm. The image entropy, the number of edge pixels and the intensity of the pixels are used as an objective criterion function. The performance of the proposed artificial bee colony algorithm based method has been compared with the classical techniques such as histogram stretching, histogram equalization, bi-histogram equalization and intensity transformation methods and with the heuristic techniques such as genetic, differential evolution and particle swarm optimization algorithms. Experimental results demonstrate that the images enhanced using by the proposed method have higher visual and the informational quality than the other methods