Image segmentation based on variational techniques
Değişimsel tekniklere dayalı görüntü bölütleme
- Tez No: 237596
- Danışmanlar: PROF. DR. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU, PROF. DR. ZAFER ÜNVER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 130
Özet
Bu tezin konusu, Mumford-Shah fonksiyonelini temel alan yöntemlerle görüntü bölütleme problemini çözmektir. Mumford-Shah enerji fonksiyonelinin parçalı pürüzsüz görüntü fonksiyonu ve kenar kümesine göre enazlanmasıyla, görüntü çeşitli bölgelere ayrılır. Parçalı pürüzsüz görüntü fonksiyonu, bölge içlerinde pürüzsüzdür fakat farklı bölgeler arasında kesintilidir. Ne yazık ki, Mumford-Shah fonksiyoneli düzenli olmadığı için, doğrudan görüntü bölütleme problemine uygulanamaz. Öte yandan, Mumford-Shah fonksiyoneline yaklaşamaya dayalı iki ayrı yöntemle görüntü bölütleme problemi çözülebilir. Birinci yöntem, Mumford-Shah fonksiyoneli yerine ona gamma yaklaşan düzenli bir fonksiyonel olan Ambrosio-Tortorelli fonksiyonelini kullanmaktır. Chan-Vese yötemi olarak bilinen ikinci yöntem ise, Mumford-Shah fonksiyonelini iki aşamada enazlayamaya dayanır. İlk enazlama adımında, kenar kümesi sabit tutularak, parçalı pürüzsüz görüntü fonksiyonuna göre enazlama yapılır. İkinci enazlama adımında ise, seviye kümeleri yöntemiyle kenarlara göre fonksiyonel enazlanır. Sonlu fark şemaları ile elde edilen kısmi türevsel denklemler (fonksiyonellerin Euler-Lagrange denklemleri) çözülür. Bu tez çalışmasında, her iki yöntem için de MATLAB ortamında yazılım geliştirilmiştir. Bilgisayarda yapılan benzetim çalışmalarıyla, hem basit görüntüler için hem de karmaşık görüntüler için algoritmaların genel başarımı sınanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the image segmentation methods based on the Mumford?Shah variational approach have been studied. By obtaining an optimum point of the Mumford-Shah functional which is a piecewise smooth approximate image and a set of edge curves, an image can be decomposed into regions. This piecewise smooth approximate image is smooth inside of regions, but it is allowed to be discontinuous region wise. Unfortunately, because of the irregularity of the Mumford Shah functional, it cannot be directly used for image segmentation. On the other hand, there are several approaches to approximate the Mumford-Shah functional. In the first approach, suggested by Ambrosio-Tortorelli, it is regularized in a special way. The regularized functional (Ambrosio-Tortorelli functional) is supposed to be gamma-convergent to the Mumford-Shah functional. In the second approach, the Mumford-Shah functional is minimized in two steps. In the first minimization step, the edge set is held constant and the resultant functional is minimized. The second minimization step is about updating the edge set by using level set methods. The second approximation to the Mumford-Shah functional is known as the Chan-Vese method. In both approaches, resultant PDE equations (Euler-Lagrange equations of associated functionals) are solved by finite difference methods. In this study, both approaches are implemented in a MATLAB environment. The overall performance of the algorithms has been investigated based on computer simulations over a series of images from simple to complicated.
Benzer Tezler
- Image segmentation based on variational techniques
Değişimsel tekniklere dayalı görüntü ayrıştırma
ALPER DURAMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER ÜNVER
PROF. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
- Variational models and numerical algorithms for selective image segmentation
Seçici görüntü segmentasyonu için varyasyon modelleri ve sayısal algoritmalar
LAVDİE RADA ÜLGEN
Doktora
İngilizce
2013
MatematikUniversity of LiverpoolUygulamalı Matematik Ana Bilim Dalı
PROF. KE CHEN
- Fisher kernel based models for image classification and object localization
Başlık çevirisi yok
RAMAZAN GÖKBERK CİNBİŞ
Doktora
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversité de GrenobleDR. CORDELIA SCHMID
DR. JAKOB VERBEEK
- Stroke-based sketched symbol generation and segmentation
Çizgi tabanlı elle çizilmiş sembol üretimi ve segmentasyonu
KURMANBEK KAIYRBEKOV
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TEVFİK METİN SEZGİN
- Gerçek zaman uygulamaları için görüntü bölütleme yöntemlerinin geliştirilmesi
Improvement of image segmentation methods for real time applications
YUNUS KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ