Bayesian methods for segmentation of objects from multimodal and complex shape densities using statistical shape priors
Çok doruklu ve karmaşık şekil dağılımlarından gelen nesnelerin istatistiksel şekil ön bilgisi kullanarak bölütlenmesi için Bayesçi yaklaşımlar
- Tez No: 488359
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN, DOÇ. DR. DEVRİM ÜNAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 157
Özet
Sınırlı ve düşük kaliteli görüntüler içeren bir çok bölütleme probleminde bölütlenecek nesne ile ilgili istatistiksel şekil ön bilgisini kullanmak bölütleme sonuçlarını önemli derecede iyileştirmektedir. Ancak, şekil uzayında olasılık yeğinlik fonksiyonunun tanımlanması, özellikle şekil çok doruklu bir şekil yeğinlik fonksiyonundan geliyorsa, zorlu ve araştırmaya açık bir problemdir. Literatürde parametrik olmayan şekil ön bilgisinden yararlanarak bir eğitim kümesinden şekil önsel dağılımını öğrenen yöntemler bulunmaktadır. Bu yöntemler, sınırlı ve düşük kaliteli veride bulunan nesneleri sonsal dağılımın en büyüğü kestirimi yöntemi ile bölütler. Ancak bu yöntemler, veriden gelen bilgi ile bulunan bölütleme sınırlarının, sonsal dağılımın en büyüğü kestirimi sonsal dağılımın istenilen doruğuna yakınsayacak şekilde iyi bir ilklendirme olduğu kabullenmesini yapar. Bu kabullenme ile ilgili iki temel problem vardır. Birinci problem, veri kötüleştikçe bu yöntemlerin istenen çözüm olmama ihtimali olan bir yerel en iyi çözümünde takılı kalmasıdır. İkinci problem, ilklendirmenin iyi olduğu durumda istenilen yerel en iyi ¸çözüme gidilse bile, sonsal dağılımın farklı doruklarındaki diğer olası çözümler ile ilgili bir bilgi vermemesidir. Bu tezde, çok doruklu sonsal dağılımlardan gelen şekillerin verinin yeterince iyi olmadığı durumlarda bölütlenmesi için yöntemler önermekteyiz. Önerdiğimiz ilk yöntem bölütleme problemini şekil ve öz nitelik ortak sonsal dağılımı olarak temsil eder. Bir eğitim veri kümesinden öğrenilen ortak şekil ve öz nitelik önsel dağılımı kullanılarak sonsal dağılımın en büyüğü kestirimi yöntemi ile bölütleme sonucu elde edilir. İkinci olarak bölütleme problemine Bayesçi çıkarım bakış açısından bakmaktayız. Bu tezde Markov zinciri Monte Carlo örneklemesi tabanlı, sonsal dağılımdan örnekler üreten iki farklı yöntem önermekteyiz. Bu tezdeki son katkı olarak ikili şekil dağılımlarını, yerel şekil ön bilgisi ve Boltzmann makinasından yararlanarak öğrenen yeni bir şekil modeli önermekteyiz. Bu tezde, üretici modeller bölütleme problemi için kullanılmamış olsa da bu amaçla kullanılabilmeleri mümkündür. Bu tezde tanıtılan yöntemlerin kaynak kodları https://github.com/eerdil adresinde erişime açık olacaktır.
Özet (Çeviri)
In many image segmentation problems involving limited and low-quality data, employing statistical prior information about the shapes of the objects to be segmented can significantly improve the segmentation result. However, defining probability densities in the space of shapes is an open and challenging problem, especially if the object to be segmented comes from a shape density involving multiple modes (classes). In the literature, there are some techniques that exploit nonparametric shape priors to learn multimodal prior densities from a training set. These methods solve the problem of segmenting objects of limited and low-quality to some extent by performing maximum a posteriori (MAP) estimation. However, these methods assume that the boundaries found by using the observed data can provide at least a good initialization for MAP estimation so that convergence to a desired mode of the posterior density is achieved. There are two major problems with this assumption that we focus in this thesis. First, as the data provide less information, these approaches can get stuck at a local optimum which may not be the desired solution. Second, even though a good initialization directs the segmenting curve to a local optimum solution that looks like the desired segmentation, it does not provide a picture of other probable solutions, potentially from different modes of the posterior density, based on the data and the priors. In this thesis, we propose methods for segmentation of objects that come from multimodal posterior densities and suffer from severe noise, occlusion and missing data. The first framework that we propose represents the segmentation problem in terms of the joint posterior density of shapes and features. We incorporate the learned joint shape and feature prior distribution into a maximum a posteri- ori estimation framework for segmentation. In our second proposed framework, we approach the segmentation problem from the approximate Bayesian inference perspective. We propose two different Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling based image segmentation approaches that generates samples from the posterior density. As a final contribution of this thesis, we propose a new shape model that learns binary shape distributions by exploiting local shape priors and the Boltzmann machine. Although the proposed generative shape model has not been used in the context of object segmentation in this thesis, it has great potential to be used for this purpose. The source code of the methods introduced in this thesis will be available in https://github.com/eerdil.
Benzer Tezler
- Derin obje sezicilerle tümleştirilmiş bayesçi filtreleme ile videoda obje izleme
Integration of bayesian filtering and deep object detection for video object tracking
FİLİZ GÜRKAN GÖLCÜK
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU
- Conditional computation techniques in deep neural networks with conditional information gain
Derin sinir ağlarında koşullu bilgi kazanımı ile koşullu hesaplama yöntemleri
UFUK CAN BİÇİCİ
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY
- Superpixel based image sequence representation and motion estimation
Süper pikseller ile görüntü dizilerinin betimlenmesi ve hareket kestirimi
KUTALMIŞ GÖKALP İNCE
Doktora
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN
PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER
- Automatic bayesian segmentation of human facial tissue using 3D MR-CT fusion by incorporating models of measurement blurring, noise and partial volume
İnsan yüz dokularının bulanıklaşma, gürültü ve kismı hacim modelleri içeren bayesçi 3D MR-CT görüntü birleşmesi yöntemi kullanılarak otomatik bölütlenmesi
EMRE ŞENER
Doktora
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERKAN MUMCUOĞLU
DOÇ. DR. UTKU KANOĞLU
- Segmentation of human facial muscles on CT and MRI data using level set and Bayesian methods
İnsan yüz kaslarının kesit kümesi ve Bayesçi yöntemlerle manyetik rezonans ve bilgisayarlı tomografi verisi kullanılarak bölütlenmesi
HİKMET EMRE KALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERKAN MUMCUOĞLU