Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
101285	Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.	Renk özelliği ile içerik tabanlı görüntü erişimi / Yazar:SONGÜL ALBAYRAK Danışman: PROF.DR. M. YAHYA KARSLIGİL Yer Bilgisi: Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Görüntü erişimi = Image retrieval ; Renkler = Colors ; İnternet = Internet	Onaylandı Doktora Türkçe 2000 92 s.
ÖZET Son yıllarda bilgisayar sistemleri, bilgiyi giderek daha çok ve göze hoş gelen şekillerde sunmak için kullanılmaktadır. Web gibi internet tabanlı teknolojilerin yaygın kullanımı ile bilgilerin sunumu sadece alışılagelmiş metin tabanlı gösterimden çıkarak aynı zamanda resim, video ve ses gibi çoklu ortam imkanları ile zenginleştirilmektedir. Bilgiye erişim yıllar boyu bilgi sistemleri ve bilgisayar bilimleri alanında ana araştırma konularından biri olmuştur. Özellikle, çoklu ortam bilgi erişimi metin dokümanları, görüntüler, video, ses, diyagram ve tablo içeren karmaşık veri tiplerini kapsayan çoklu ortam veri tipleri ile gün geçtikçe büyüyen bir araştırma alam olmuştur. Günümüzde kullanılan görüntü veritabanı sistemlerinin çoğunda metin tabanlı erişim diğer bir deyişle anahtar sözcük ile erişim kullamlmaktadn*. Bu tür sistemlerde kullanıcı, anahtar sözcük olarak başlık, nitelik ve konu sınıfları üzerinde seçim yapabilir. Fakat çoğunlukla kullanıcı için bir görüntüyü ifade etmek üzere uygun kelimeleri seçmek çok kolay değildir. Bu çalışmada arşivlenecek ve erişilecek görüntüler ile ilgili renk özelliği üzerine kurulu bir İçerik Tabanlı Görüntü Erişim (ITGE) sistemi tanıtılacaktır. öncelikle geliştirilen bu sistemle arşivde bulunan her görüntü için 3-Boyutlu RGB ve CBE Lab renk uzaylarında mesafeye bağlı olarak sınıflama işlemi yapılmıştır. Bu uygulamada diğer çalışmalardan farklı olarak üç boyutlu renk uzayında K-Means algoritması ve her renkle ilgili histogram değerleri birlikte kullanılarak sınıflama yapılmış ve bu sınıflara ait ağırlıklı ortalama renkler hesaplanmıştır. Çalışmanın ikinci aşamasında, aralarında benzerlik aranan iki görüntüye ait renk sınıfları arasında bir eşleme algoritması kullanılmıştır. Eşlenen renk sınıfları arasındaki ortalama renk farkı, ortalama yoğunluk farkı ve geometrik yer farkı gibi bilgiler benzerlikte parametre olarak kullanılmıştır. Son bölümde elde edilen bu benzerlik parametrelerinden yararlanılarak bulanık mantıkla yeni bir benzerlik ölçüsü geliştirilmiştir. Sonuç olarak geliştirilen bu ITGE sistemi ile renk uzayında duyarlı ve hızlı bir sınıflama gerçekleştirilmiştir. Sınıflama işlemi yapılarak arşivlenmiş görüntüler üzerinde, bulanık mantık benzerlik ölçüsü ile sorgulama yapıldığında beklendiği şekilde CEE Lab renk uzayı RGB renk uzayına göre daha iyi sonuç vermiştir. Anahtar Kelimeler: İçerik Tabanlı Görüntü Erişimi, Renk Özelliği, Sınıflama, Eşleme, Bulanık Mantık, Benzerlik ölçüsü ıx
ABSTRACT Computer systems are recently being used to present information in more pleasant forms. The intensive usage of internet technology like Web based systems, the presentation layout of information is enriched with not only traditional data forms like text but also multimedia data like picture, video and voice. Access to information has been one of the main research subjects in information systems and computer science areas for long years. Especially access to multimedia information using multimedia data forms that contain text, images, video, voice and diagrams becomes a popular research area. Nowadays text based access, in other words access with keyword is used in most of image database systems. However choosing appropriate words to explain an image isn't easy for a user. In this study a content based image retrieval (CBIR) system, established on color characteristic of the image will be introduced. For each image of database, the color clustering algorithm which minimizes the squared distance is processed in 3-Dimensional RGB and CIELab color space. The proposed approach distinguishes itself from common place algorithms by using K-Means algorithm with histogram values of each color for clustering at 3-D color space. Then weighted mean color of these clusters is computed at each iteration. At the second stage of this study, a matching has been used between two color clusters of images that should be similar to each other. Information like average difference of color, population and geometric place are used as parameters. At the last stage, new similarity measure is developed with Fuzzy Logic by using similarity parameters obtained. The developed ITGE system realizes a precise and quick classification in color space. The studies showed that, queries made by Fuzzy Logic similarity measure give better results on CIE Lab color space than RGB color space, as expected. Keywords: Content Based Image Retrieval, Color Feature, Clustering, Matching, Fuzzy Logic, Similarity Measure