Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
82960	Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.	Fuuzy approaches in quantization and dithering of color images / Renkli imgelerin nicemleme ve kıpırtılanmasında bulanık yöntemler Yazar:DOĞAN ÖZDEMİR Danışman: DOÇ. DR. LALE AKARUN Yer Bilgisi: Boğaziçi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Bulanık = Fuzzy ; Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Nicemleme = Quantization ; Renkli görüntü = Colored vision	Onaylandı Doktora İngilizce 1999 191 s.
ÖZET Bu tezde, renkli imgelerin nicemlenmesi ve kıpırtılanması maksadıyla üç grup bulanık algoritma önerilmiştir. İlk grupta yer alan algoritmalar bulanık nicemleme maksatlıdır. İlk algoritma ile bir bölütleme indisini içeren objektif fonksiyon en küçüklenmiştir. Amaç, bulanık c- merkez algoritmasından daha hızlı ve kaliteli bir palet üretmektir, ikinci algoritma ile öbekler arası mesafe artırılarak kıpırtılama sonrası daha fazla renk sanısı yaratılmıştır. Bulanık hata dağıtımı yeni bir kıpırtılama algoritmasıdır. Amaç, piksellerin tüm palet renklerine olan üyeliklerinin hesaplanması ve bir itme-çekme mekanizması ile hata dağıtımı yöntemiyle nicemleme sonucu oluşan bozulmaların en az hata artımı ile giderilmesidir. Ayrıca, önerilen L-filtre metodlarıyla hata önemli ölçüde artınlmaksızm algoritma hızı artırılmıştır. Gerek sübjektif testlerimiz, gerekse objektif hata kriterleri her iki algoritmanın da üstünlüğünü ortaya koymuştur. Nicemlemenin amacı hatayı en küçüklemek iken, kıpırtılama hatayı artırarak görsel kaliteyi artırır. Bu çelişki nedeniyle, renkli imgelerin bileşik nicemleme ve kıpırtılanması maksadıyla iki yeni bulanık yöntem önerilmiştir. Her iki algoritma da bağımsız eşleniklerine göre hatayı azaltmışlardır.
IV ABSTRACT In this thesis, three new groups of algorithms using fuzzy techniques axe de veloped for color image quantization and dithering. The algorithms in the first group are for fuzzy quantization. In the first algo rithm, we minimize an objective function including a term for partition index. The goal is to obtain a better codebook faster than the fuzzy c-means algorithm. In the sec ond algorithm, we minimize an objective function including an inter-cluster separation term to obtain a color palette which is more suitable for dithering. The algorithms for fuzzy error diffusion introduce a novel way to perform error diffusion dithering. The goal is to hide the quantization errors by error diffusion, while preventing the excess accumulation of errors that cause visual artifacts such as color streaks and impulses through an attraction-repulsion schema utilizing fuzzy membership values. We also explored methods to speed up the fuzzy error diffusion process through an L-filter approach. Our subjective tests as well as objective error measures show the superiority of both algorithms. The goal of the quantization is to minimize mse, while dithering increases the mse to obtain a visually better image. Because of this contradiction, we introduced two new fuzzy methodologies to jointly quantize and dither the color images. Two algorithms are developed for this purpose and better performance is obtained relative to their separate counterparts.