3d Image Segmentation With New Generation Fuzzy Logic Method

Abstract

Bulanık mantık temelli görüntü işleme ve görüntü sınıflandırması son yıllarda hava radar görüntü tespiti için kullanılan yöntemlerin başında gelmektedir. Belirlenen yöntemler doğrultusunda matematiksel algoritmalarla çok farklı kümeleme analizleri yapmak mümkündür. Bu nedenle, yapılan çalışmalarda kümeleme teknikleri arasında birçok yöntem geliştirilmeye başlanmış, geliştirilen bu yöntemler arasından farklı bulanık mantık yöntemlerinin başarımı incelenmekte ve iyi çalışmalar uygulamacılar tarafından kullanılmaktadır. Bu çalışmada ise komşu piksel değerlerinin üyelik derecesini de kullanılarak yeni bir kümeleme yöntemi incelenmiş ve literatürde bulunan benzer çalışmalardan farklı olarak sınıflama algoritması renkli görüntü için gerçekleştirilerek bulut radar sistemlerine uyarlanmıştır. Elde edilen sonuçlarda bulutların yoğunluğu, algoritmanın başarısı gösterilmiş ve çalışmada görüntü üzerinde gürültü oluştuğu gözlemlenmiştir.

Fuzzy logic-based image processing and image classification are the leading methods used for aerial radar image detection in recent years. It is possible to make very different clustering analyzes with mathematical algorithms in line with the determined methods. For this reason, many methods have started to be developed among clustering techniques in the studies, the performance of different fuzzy logic methods among these developed methods is examined and good studies are used by practitioners. In this study, a new clustering method was investigated by using the membership degree of neighboring pixel values, and unlike similar studies in the literature, the classification algorithm was implemented for color images and adapted to cloud radar systems. In the results obtained, the density of the clouds, the success of the algorithm were shown and it was observed that noise occurred on the image in the study.