Ayrıştırılabilir ve ayrıştırılamaz görüntü filtrelerinin genetik algoritmalar ile eğitiminin karşılaştırmalı bir analizi.

A comparative analyses of training of separable and non-separable image filters with genetic algorithms.

Separable image filter is a subclass of convolutional image filters that are used widely. The coefficients of these types of image filters can be determined with training images using heuristic approaches as well as analytical methods. In this study, comparative analyses were realized for separable and non-separable image filters that were trained using genetic algorithms. The results for training durations and performance analyses are presented comparatively for various size of kernels. According to the results, the training durations of the separable image filter is shorter due to smaller number of coefficients and hence smaller number of multiplication and addition operations. On the other hand, when compared in terms of quality, non-separable filter shows better results. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Ayrıştırılabilir görüntü filtresi, yaygın olarak kullanılan konvolüsyonel görüntü filtrelerinin bir alt sınıfıdır. Bu tip Görüntü filtrelerinin katsayıları analitik yöntemlerle belirlenebileceği gibi eğitim görüntüleri ile sezgisel yaklaşımlar kullanılarak da belirlenebilir. Bu çalışmada, ayrıştırılabilir ve ayrıştırılamayan görüntü filtrelerinin genetik algoritmalar ile eğitilerek karşılaştırmalı analizleri gerçekleştirilmiştir. Eğitim süreleri ve görüntü kalitesi başarım analizi için sonuçlar, farklı boyutlardaki görüntü filtre çekirdekleri için karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Sonuçlara göre, ayrıştırılabilir görüntü filtresinin katsayı adedinin daha az, dolayısıyla çarpma ve toplama işlemleri adedinin daha az olmasından dolayı eğitim süreleri daha kısa elde edilmiştir. Ancak kalite bakımından karşılaştırma yapıldığında, ayrıştırılamaz görüntü filtresi daha iyi sonuçlar vermektedir. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Sakarya University Journal of Science (SAUJS) / Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi is the property of Sakarya University and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)