Kara, FatihUlutaş, Mustafa2022-08-292022-08-292017Kara, F., & Ulutaş, M. (2017). Bulanık kurallara ve kenar devamlılığı kurallarına dayalı kenar tespiti iyileştirilmesi. Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 19(2), 62-76.https://hdl.handle.net/11494/4185Bu çalışmada tuz ve biber gürültüsü eklenmiş gri seviyeli sayısal görüntülerde bulanık kurallara (BK) ve kenar devamlılığı kurallarına (KDK) dayalı kenar tespiti yapılması amaçlanmıştır. Bu yöntem yüksek gürültü oranlı görüntülerde diğer birçok yöntemden daha iyi sonuç vermektedir. Bulanık üyelikler maksimum entropi değerine göre belirlenmektedir. Görüntünün sinyal gürültü oranı hesaplanmış ve bu orana göre kenar devamlılığı kurallarının durulaştırılması ile bulanık kuralların durulaştırılması arasında seçim yapılmıştır. Parametreye ihtiyaç duymayan bu yöntem Canny, Roberts ve Sobel yöntemleriyle karşılaştırılmıştır. Kenar devamlılığı kurallarının sürece dâhil edilmediği durumlarda programın çalışma süresinin azaldığı gösterilmiştir.In this study it was intended to do edge detection based on fuzzy rules (FR) and edge continuity rules (ECR) in salt and pepper noise added gray level images. This method has better results than other methods in high level noise ratio images. Fuzzy memberships are determined according to maximum entropy value. Image signal to noise ratio has been computed and the choice is made between fuzzy rules defuzzification and edge continuity rules defuzzification according to this ratio. This method that does not need parameters has been compared with Canny, Roberts and Sobel operators. It has been shown that program run time decreased in situations that edge continuity rules is not included in the process.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessBulanık üyelikKenarSinyal gürültü oranıFuzzy membershipEdgeSignal noise ratioArticle192627610.25092/baunfbed.340371