Cinsdikici, MuhammedBedük, Mehmet Seçkin2024-08-192024-08-192011https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=zqI_ZOq-b18GC2rT9c2JGo52zOf8sA7pWz9LwdCHqFvWJr0eUr7183VKyDnG-uORhttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/EkGoster?key=6ZtRe5rnHrr74rjfYBQv_g6lm2Yy-vtluL7DzXcKSO0U0X25cQFkmdhq3B4TqHfLhttps://hdl.handle.net/11454/88700Bu projede bir kümeleme tekniği olan bulanık c-ortalama algoritması (fcm) kullanılarak renkli görüntü segmentasyonu üzerinde çalışılmıştır.Segmentasyonda kümeleme tekniklerinin kullanımı araştırılmış ve elde edilen sonuçlar k-means algoritması ile alınan sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Fcm algoritmasının segmentasyonda sağladığı avantaj ve dezavantajlar değerlendirilmiştir.Fcm tekniği kullanılarak geliştirilen uygulamada RGB uzayı kullanılmıştır. Çeşitli performans kriterleri kullanılarak testler yapılmış ve alınan sonuçlar sunulmuştur.Elde edilen sonuçlarda fcm algoritmasının k-means algoritmasına göre daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştürIn this project, Color image segmentation with fuzzy c-means (fcm) algorithm, which is a clustering technique, has been studied.Using clustering techniques in segmentation has been investigated and the results have been obtained and compared with the results from different clustering algorithm called k-means. The advantages and disadvantages of fcm algorihtm on segmentation has been evaluated.The Application has been developed using the technique of fcm used RGB color space. Tests have been made using various performance criteria and the results are presented.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolComputer Engineering and Computer Science and ControlMaster Thesis156291084