Superpixel based image sequence representation and motion estimation
Süper pikseller ile görüntü dizilerinin betimlenmesi ve hareket kestirimi
- Tez No: 463643
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN, PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Bu çalışmada, görüntü dizilerinin süper pikseller ile betimlenmesi için bir yöntem sunulmaktadır. Süper piksel çıkarımı için uzamsal ve spektral istatistiklerden fayda- lanan yeni bir artan eğim algoritması, piksel - süper piksel atamasında optimal Bayes Sınıflandırıcısına erişmek amacıyla önerilmiştir. Uzamsal ve spektral istatistiklerin kullanımı, süper piksel çıkarımında kullanıcı seçimli global parametrelere bağımlılığı azaltırken, algoritmanın daha gürbüz ve adaptif olmasını sağlamıştır. Önerilen Yerel Adaptif Süper Piksel (YASP) yaklaşımı süper pikselleri altıgenler ile ilklerken, ilkleme sırasında yapılan iyileştirmeler ile algoritmanın doğruluğu ve işlem süresinde iyileşme sağlanmıştır. Berkeley Bölütleme Veri Tabanı üzerinde yapılan deneylerde, YASP yaklaşımının sınır belirleme ve işlem süresi bakımından mevcut yöntemlerden daha başarılı olduğu görülmüştür. Önerilen yöntem, diğer artan eğim algoritmalarına göre de daha düşük bir taşma hatası sağlamaktadır. Bu çalışmada, zamanda tutarlı süper piksellerin oluşturulması için, süper piksel tabanlı bir hareket kestirim algoritması da önerilmiştir. Önerilen hareket kestirim algoritmasında, Bayes yaklaşımını optik akı çözümünde kullanılan azalan eğim yaklaşımı ile bir araya getirilmiştir. Önerilen bu yöntem büyük ötelemeler ve nesne geçişmelerini çözebilmektedir. Middlebury Veri Tabanı üzerinde yapılan deneyler, önerilen yöntemin literatürdeki yöntemler ile benzer doğrulukta sonuçlar üretirken, daha az karmaşık bir çözüm sunduğunu göstermektedir. Önceki karedeki süper piksellerin, elde edilen hareket bilgisi ile gelecek kareye taşınması ile mevcut karedeki süper pikseller ilklenebilmektedir. Mevcut kare kullanılarak bu ilk kestirimin düzeltilmesi ile zamansal tutarlı süper piksellerin elde edilmesi mümkün olmaktadır. Bu süper pikseller görüntü dizilerinin betimlenmesinde kullanı- labilir. Bu betimleme video - nesne bölütlemesi için geliştirilmiş olsa da, sıkıştırma, nesne takibi ve arka plan modelleme gibi pek çok bilgisayarla görü probleminde de kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
In this study a superpixel based representation of image sequences is proposed. For superpixel extraction, a novel gradient ascent approach, in which spatial and spectral statistics are utilized to obtain an optimal Bayesian classifier for pixel to superpixel label assignment, is proposed. Utilization of the spectral and spatial statistics reduces the dependency on user selected global parameters, while increasing the robustness and adaptability. Proposed Local Adaptive Superpixels (LASP) approach exploits hexagonal tiling, while achieving some refinement during initialization in or- der to improve the computation time and accuracy. The experiments conducted on Berkeley segmentation database show that LASP outperforms the existing methods in terms of boundary recall and computation time. Moreover, the proposed method provides lower bleeding error performance compared to the existing gradient ascent techniques. In order to obtain temporally consistent superpixels, a superpixel based occlusion aware layered motion estimation method is also proposed. Proposed motion estimation method combines a Bayesian method with well-known gradient de- scent approaches for optical flow estimation. Proposed method is able to handle occlusions and large displacements. Experiments conducted on Middlebury Database show that performance of the proposed motion estimation method is comparable to state-of-the-art methods, while providing a less computationally complex solution. Using the output of the motion estimation algorithm, the superpixels in the previous frame placed on the current frame, which provide an initial estimate for superpixels on this frame. Refining this estimate with the information on current frame, it be- comes possible to obtain temporally consistent superpixels. These superpixels can be utilized for the representation of image sequences. This representation is developed for video object segmentation, but might also be utilized for various computer vision problems like compression, object tracking and background modeling.
Benzer Tezler
- Path extraction of low SNR dim targets from 2-D grayscale image sequences
Gri tonlamalı 2 boyutlu görüntü dizisinden düşük SNR'lı soluk hedeflere ait yol tayini
SAİT ERGÜVEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KERİM DEMİRBAŞ
- Evalutation of feature selection and encoding methods for superpixel image parsing
Süperpiksel imge ayrıştırması için öznitelik seçimi ve kodlama yöntemlerinin değerlendirmesi
SERCAN SÜNETCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiIşık ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN FEHMİ ATEŞ
- Superpixel based efficient image representation for segmentation and classification
Bölütleme ve sınıflandırma için süperpiksel temelli etkin imge simgeleme
HÜSEYİN EMRAH TAŞLI
Doktora
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN
- Hiperspektral görüntülerin farklı uzaylarda süperpiksel tabanlı spektral sınıflandırılması
Superpixel based spectral classification of hyperspectral images in different spaces
SİNEM AYBÜKE ŞAKACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SARP ERTÜRK
- Uzaktan algılama görüntülerinin süperpiksel tabanlı sınıflandırılması
Superpixel based classification of remote sensing images
SERTAÇ ARISOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KORAY KAYABOL