Recursive shortest spanning tree algorithms for image segmentation
Özyinelemeli en kısa uzanım ağaç algoritmaları ile görüntü parçalama
- Tez No: 167264
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. CÜNEYT FEHMİ BAZLAMAÇCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Özyinelemeli en kısa uzanım ağacı, RSST, çizge kuramı görüntü parçalama, Recursive Shortest Spanning Tree, Graph Theory, Image Segmentation
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 137
Özet
Görüntü parçalamanın görüntü işlemede önemli bir yeri vardır. Çünkü görüntü parçalama görüntüde bulunan nesleri başka işlemlerde kullanmak üzere daha üst düzey nesne tanımlamasında kullanılan bir yöntemdir. Parçalama yönteminin çalışma hızı büyük veritabanları ya da video görüntü dizileri gibi uygulamalarda kullanıldığında sorun olabilir. Bu tezde görüntü parçalamada kaliteli sonuçlar veren ve oldukça iyi bilmen Özyinelemeli En Kısa Uzanım Ağaç (RSST) algoritması çalışılmıştır. Literatürde yer alan hem orjinal RSST vihem de hızlı RSST incelenmiş ve bu teknikler karşılaştırılmıştır. Basit değişiklikler ve alternatif bağıntı fonksiyonu önerilip değerlendirilmiştir. Son olarak basit bir görüntü bölme stratejisine dayanan dağınık algoritma uygulaması denenmiştir. Bu tez, çalışma zamanı performansının ve parçalanmış resim kalitesinin kapsamlı ölçüm çalışmalarını sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Image segmentation has an important role in image processing because it is a tool to obtain higher level object descriptions for further processing. In some applications such as large image databases or video image sequence segmentations, the speed of the segmentation algorithm may become a drawback of the application. This thesis work is a study to improve the run-time performance of a well-known segmentation algorithm, namely the Recursive Shortest Spanning Tree (RSST). Both the original and the fast RSST found in the literature are analyzed and a comparison is made between these techniques. Simple modifications and an alternative link cost structure are proposed and ivevaluated. Finally, a distributed implementation based on a simple image partitioning strategy is attempted. The thesis presents the results of an extensive computational study with respect to both run-time performance and image segmentation quality.
Benzer Tezler
- Utilization of improved recursive-shortest-spanning-tree method for video object segmentation
Video nesne bölütlemesi için geliştirilmiş özyinelemeli-en-kısa-ağaç yöntemi kullanımı
ERTEM TUNCEL
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiPROF. DR. LEVENT ONURAL
- Image segmentation with improved region modeling
Geliştirilmiş bölge modellemesiyle resim bölütleme
OZAN ERSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN ALATAN
- Dense depth map estimation for object segmentation in multi-view video
Çok görüntülü videoda nesne bölütlemesi için sık derinlik haritası kestirimi
CEVAHİR ÇIĞLA
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. A. AYDIN ALATAN
- Behavioral and computational investigation of the effect of prior knowledge on visual perception
Ön bilginin görsel algı üzerindeki etkisinin davranışsal ve hesaplamalı modellerle incelenmesi
BUSE MERVE ÜRGEN
Doktora
İngilizce
2021
Psikolojiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiNörobilim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN BOYACI
- Görüntü işleme tabanlı EPR spektrum analizörü
Analysis of EPR spectra based on image processing
MUSTAFA REŞİT TAVUS
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜNYAMİN KARABULUT