Çamalan, Seda

Profile Picture
Profile URL
https://hdl.handle.net/20.500.14411/8355
Name Variants
Camalan,S.
Çamalan, Seda
S.,Çamalan
C., Seda
S., Camalan
S.,Camalan
Seda, Camalan
Camalan, Seda
Çamalan,S.
Seda, Çamalan
Ç.,Seda
C.,Seda
Job Title
Doktor Öğretim Üyesi
Email Address
seda.camalan@atilim.edu.tr
Main Affiliation
Information Systems Engineering
Status
Former Staff
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID

Sustainable Development Goals

NO POVERTY1
NO POVERTY
0
Research Products
ZERO HUNGER2
ZERO HUNGER
0
Research Products
GOOD HEALTH AND WELL-BEING3
GOOD HEALTH AND WELL-BEING
0
Research Products
QUALITY EDUCATION4
QUALITY EDUCATION
0
Research Products
GENDER EQUALITY5
GENDER EQUALITY
1
Research Products
CLEAN WATER AND SANITATION6
CLEAN WATER AND SANITATION
0
Research Products
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY7
AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
0
Research Products
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH8
DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
0
Research Products
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE9
INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
0
Research Products
REDUCED INEQUALITIES10
REDUCED INEQUALITIES
0
Research Products
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES11
SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
0
Research Products
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION12
RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
0
Research Products
CLIMATE ACTION13
CLIMATE ACTION
0
Research Products
LIFE BELOW WATER14
LIFE BELOW WATER
0
Research Products
LIFE ON LAND15
LIFE ON LAND
0
Research Products
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS16
PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
0
Research Products
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS17
PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
0
Research Products
This researcher does not have a Scopus ID.
This researcher does not have a WoS ID.
Scholarly Output

5

Articles

1

Views / Downloads

11/23

Supervised MSc Theses

1

Supervised PhD Theses

1

WoS Citation Count

21

Scopus Citation Count

27

Patents

0

Projects

0

WoS Citations per Publication

4.20

Scopus Citations per Publication

5.40

Open Access Source

0

Supervised Theses

2

JournalCount
2016 24th Signal Processing and Communication Application Conference, SIU 2016 - Proceedings -- 24th Signal Processing and Communication Application Conference, SIU 2016 -- 16 May 2016 through 19 May 2016 -- Zonguldak -- 1226051
24th Signal Processing and Communication Application Conference (SIU) -- MAY 16-19, 2016 -- Zonguldak, TURKEY1
Metrology and Measurement Systems1
Current Page: 1 / 1

Scopus Quartile Distribution

Quartile distribution chart data is not available

Competency Cloud

GCRIS Competency Cloud

Filters

20131
Reset filters

Settings

COAR Resource Type: text::thesis::master thesis

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Görüntü Bölütlemede Filtreleme ve Örnekleme Önişleme Adımlarının İncelenmesi
    (2013) Çamalan, Seda; Koyuncu, Murat
    Bir resimden anlamsal veri çıkarımı için bir işlemler serisi uygulanır ve bu işlerden biri de görüntü segmentasyonudur. Görüntü segmentasyonu, görüntüyü her bir parça renk ve desen gibi benzer parçalar olacak şekilde küçük parçalara (segmentlere) ayırır. Bu tezde, önişlem yöntemlerinin resim segmentasyonu üzerine etkileri farklı açılardan incelenmiştir. İlk olarak, ön işlem metotlarından biri olan Peer Group Filtering görüntüler üzerine uygulanmış ve görüntü segmentasyonu üzerine etkileri incelenmiştir. Peer Group Filtering algoritması resimdeki gürültüleri yok etmek ve resimdeki renk değişikliklerini düzeltmek için kullanılmaktadır. İkinci olarak, diğer bir görüntü segmentasyonu ön işlemi olan Lloyd?s örnekleme algoritması uygulanmış ve görüntü segmentasyonuna katkısı incelenmiştir. Llody?s örnekleme algoritması görüntüdeki renk sayısını azaltılmaktadır. Son olarak, iki farklı segmentasyon algoritması (fast scanning ve JSEG algoritması) ön işlemden geçmiş görüntüler kullanılarak karşılaştırılmıştır. Çalışmada, doğal ve sentetik görüntüler deneysel olarak test edilmiştir. Sonuçlar açıkça gösteriyor ki, Peer Group Filtering ön işleminden sonra, segmentasyon başarısı artmış, segmentasyon çalışma süresi azalmıştır. Diğer taraftan, örneklemeyle ilgili deney sonuçlarına göre Lloyd?s örnekleme algoritmasından yararlanmakta örnekleme seviyesi seçimi çok önemlidir. Eğer doğru örnekleme seviyesi seçilirse, örnekleme segmentasyon işlemine yardımcı olmaktadır.