Geri Dön

Image segmentation based on variational techniques

Değişimsel tekniklere dayalı görüntü bölütleme

  1. Tez No: 237596
  2. Yazar: METİN BURAK ALTINOKLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU, PROF. DR. ZAFER ÜNVER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. 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

  1. Image segmentation based on variational techniques

    Değişimsel tekniklere dayalı görüntü ayrıştırma

    ALPER DURAMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZAFER ÜNVER

    PROF. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU

  2. Variational models and numerical algorithms for selective image segmentation

    Seçici görüntü segmentasyonu için varyasyon modelleri ve sayısal algoritmalar

    LAVDİE RADA ÜLGEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    MatematikUniversity of Liverpool

    Uygulamalı Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. KE CHEN

  3. Fisher kernel based models for image classification and object localization

    Başlık çevirisi yok

    RAMAZAN GÖKBERK CİNBİŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversité de Grenoble

    DR. CORDELIA SCHMID

    DR. JAKOB VERBEEK

  4. Stroke-based sketched symbol generation and segmentation

    Çizgi tabanlı elle çizilmiş sembol üretimi ve segmentasyonu

    KURMANBEK KAIYRBEKOV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TEVFİK METİN SEZGİN

  5. Gerçek zaman uygulamaları için görüntü bölütleme yöntemlerinin geliştirilmesi

    Improvement of image segmentation methods for real time applications

    YUNUS KOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ÖLMEZ