Performance evaluation of saliency map methods on remotely sensed RGB images
Uzaktan algılanmış RGB görüntülerinde dikkat çekerlik haritası metotlarının performans değerlendirmesi
- Tez No: 442183
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Coğrafya, Geography
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 107
Özet
İnsan gözünün algılama sistemini tahmin edebilir çalışmalar, diğer bir deyimle dikkat çekerlik haritaları, imaj işleme alanında çok daha yaygın hale gelmiştir. Dikkat çekerlik haritaları, bir görüntü içerisinde yer alan farklı alanları veya objeleri ön plana çıkartmaktadır. Bu tezde dikkat çekerlik haritası oluşturan çeşitli uygulamalar uzaktan algılanmış görüntüler üzerinde incelenmiştir. Bu uygulamalar; Itti-Koch, Graph-Based Visual Saliency, Frequency-tuned Saliency Region Detection, ImageSignature, Saliency Detection by Combining Simple Priors ve Covariace based Saliency modelleridir. Dikkat çekerlik haritası uygulamalarının performans değerlendirmeleri için uzaktan algılama sistemleriyle elde edilen 226 tane RGB görüntüsü içeren veri seti hazırlanmıştır. Veri setinde yer alan imajlar orman ve su yüzeyi kategorilerine ayrılarak üç farklı seviyede elde edilmiştir. Veri seti kullanılarak, bu tezde incelenen uygulamalar ile oluşturulan dikkat çekerlik haritaları insan deneklerin katılımıyla gerçekleştirilen deney sonucunda oluşturulan dikkat çekerlik haritaları ile karşılaştırılmıştır.Deney, Tobii T120 göz izleme cihazı ve 20 deneğin katılımıyla tamamlanmıştır. Her deneğe veri setinde bulunan imajlar göz izleme cihazında yer alan ekranda gösterilmiştir. Performans değerlendirme aşamasında, deneklerden elde edilen dikkat çekerlik haritaları referans doğrulaması için kullanılmıştır.Dikkat çekerlik haritası uygulamalarının performansları, elde edilen referans doğrulamaları baz alınarak, bu uygulamaların sonuçlarının benzerlik ölçümleri ile belirlenmiştir.Cosine korelasyonu, Pearson korelasyonu ve Structural Similarity indeks metotları benzerlik ölçümlerinde kullanılmıştır. Deney sonuçlarında Region Covariance basedSaliency ve Graph-Based Visual Saliency modellerinin uzaktan algılanmış RGB görüntüleri ile dikkat çekerlik haritası oluşturan ve incelenen diğer modellere göre en iyi metot oldukları saptanmıştır.
Özet (Çeviri)
Predictive applications of human eye visualization so called saliency map computational models become more attractive in image processing studies. Saliency map highlights regions that are distinctive from their surrounding in the images in interest. In this study, various computational models for salient region detection are investigated on remotely sensed images. The computational methods considered are Itti-Koch, Graph-Based Visual Saliency, Saliency Detection by Combining Simple Priors, Frequency-tuned Salient Region Detection, Image Signature and Region Covariance based Saliency. For evaluation of the computational methods, a dataset containing 226 remotely sensed RGB images has been prepared. The dataset forestry and water surface images captured in three different levels. The saliency maps produced by the computational methods on the dataset are compared with the saliency maps extracted from data collected in experiment conducted on human subjects. In these experiments 20 subjects are participated and the data is collected by using Tobii T120 Eye Tracker device while the images in the dataset are presented to subjects on computer screen. In the performance evaluation, the saliency maps obtained from human subjects are used as ground truth. The performances of the computational methods are determined by computing similarity of their results to ground truth. As similarity measure, Cosine correlation, Pearson correlation and Structural Similarity index are used. Our experimental evaluation demonstrated that Region Covariance based Saliency and Graph-Based Visual Saliency are the best saliency methods among those that we considered for saliency map generation of remotely sensed RGB images.
Benzer Tezler
- Radar video görüntülerinde karasal alanların belirlenmesi
Determination of land regions in radar video image
SÜMEYE NUR AKAYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN SOYSAL
- Visual attention and visual distortion sensitivity based regional rate allocation in JPEG2000
JPEG2000'de görsel dikkat ve görsel bozunum duyarlılığı tabanlı bölgesel bit hızı dağıtımı
MESUT PAK
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Kızılötesi görüntü ve görünür görüntü füzyon metotlarının karşılaştırılması
Comparison of infrared image and visible image fusion methods
OĞUZHAN KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErzurum Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NUR HÜSEYİN KAPLAN
- Spherical vision transformers for audio-visual quality assessment of omnidirectional image and video
Omnidireksiyonel görüntü ve video'nun sesli-görsel kalite değerlendirmesi için küresel görüntü dönüştürücüler
NAFISEH JABBARITOFIGHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM AYKUT ERDEM
- Kızılötesi görüntü dizileri için düşük sinyal-gürültü oranında otomatik hedef tespiti
Automatic target detection in low signal to noise ratio for infrared image sequences
SEYİT TUNÇ
Doktora
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKKI ALPARSLAN ILGIN