Abstract
Bu makalede, Model tabanlı Yapay Sinir Ağı(MYSA) kullanarak sayısal görüntülerde kenar çıkarma problemine etkili bir çözüm önerisi getirilir. Bu çalışmanın amacı, kenar çıkarma problemi gibi lineer olmayan problemleri öğretmek için MYSA’nın adaptasyon yeteneğini kullanmanın yararlarını sınamaktır. Kullanılan MYSA sayesinde gri seviyeli görüntüler gri seviyeli görüntüler iki seviyeli kenar görüntülerine dönüştürülür. Elde edilen kenar sonuçları popüler kenar çıkarıcı olarak bilinen Canny[1] algoritmasının kenar sonuçları ile karşılaştırılır.
Details
| Other ID | JA37GF79HR |
|---|---|
| Journal Section | Makaleler(Araştırma) |
| Authors | |
| Publication Date | June 24, 2016 |
| Published in Issue | Year 2005 Volume: 1 Issue: 1 - Volume: 1 Issue: 1 |
Cite
https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0Makale Kabulü | |
Çevrimiçi makale yüklemesi yapmak için kullanıcı kayıt/girişini kullanınız. Dergiye gönderilen makalelerin kabul süreci şu aşamalardan oluşmaktadır: 1. Gönderilen her makale ilk aşamada en az iki hakeme gönderilmektedir. 2. Hakem ataması, dergi editörleri tarafından yapılmaktadır. Derginin hakem havuzunda yaklaşık 200 hakem bulunmaktadır ve bu hakemler ilgi alanlarına göre sınıflandırılmıştır. Her hakeme ilgilendiği konuda makale gönderilmektedir. Hakem seçimi menfaat çatışmasına neden olmayacak biçimde yapılmaktadır. 3. Hakemlere gönderilen makalelerde yazar adları kapatılmaktadır. 4. Hakemlere bir makalenin nasıl değerlendirileceği açıklanmaktadır ve aşağıda görülen değerlendirme formunu doldurmaları istenmektedir. 5. İki hakemin olumlu görüş bildirdiği makaleler editörler tarafından benzerlik incelemesinden geçirilir. Makalelerdeki benzerliğin %25’ten küçük olması beklenir. 6. Tüm aşamaları geçmiş olan bir bildiri dil ve sunuş açısından editör tarafından incelenir ve gerekli düzeltme ve iyileştirmeler yapılır. Gerekirse yazarlara durum bildirilir.
|
