Çizge kesim temelli interaktif görüntü bölütleme yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparasion of graph cuts based interactive segmentation methods
- Tez No: 513041
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH TALU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: İnteraktif Görüntü Bölütleme, Çizge Kesim, Grabcut, Lazy Snapping, Interactive Image Segmentation, Graph Cuts, Grabcut, Lazy Snapping
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, çizge kesim temelli, İnteraktif Çizge Kesim, Grabcut ve Lazy Snapping interaktif görüntü bölütleme yöntemlerinin karşılaştırılması yapılmıştır. Çizge kesim temelli yöntemler, görüntüyü her bir pikselin bir düğüme karşılık geldiği çizgeye dönüştürür ve enerji fonksiyonun minimize edilmesinde maksimum akış-minimum kesim algoritmasını kullanarak çizgeyi ön ve arka plan olarak iki parçaya ayırır. Birinci derece istatistikler ve Gri seviyeli eş oluşum matrisinden (GSEM) elde edilen öznitelikler kullanılarak ön ve arka plan görüntüleri tekdüze ve karışık olarak iki kümeye ayrılmıştır. Çizge kesim temelli interaktif görüntü bölütleme yöntemlerin karşılaştırmasında bu kümeler kullanılmıştır. Bölütleme sonuçlarında, Grabcut yönteminin ön planın tekdüze olduğu görüntü kümelerinde diğer yöntemlerden daha başarılı olduğu görülmüştür. Lazy Snapping yönteminin de ön planın karışık olduğu görüntü kümelerinde diğer yöntemlerden daha iyi bölütleme sonuçları elde ettiği belirlenmiştir. Ayrıca Lazy Snapping yönteminin bütün görüntü kümelerinde bölütleme işlemini en hızlı gerçekleştiren yöntem olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, Interactive Graph Cuts, Grabcut and Lazy Snapping interactive image segmentation methods are compared. Graph cuts based methods consider each pixel of the image as a correspondence to a node and divide the graph into a foreground and background using the maximum flow-minimum cut algorithm to minimize energy function. By using the features obtained from the first-order statistical and Gray-level co-occurrence matrices (GLCM), the foreground and background images are divided into two groups, uniform and complex. These clusters are used in the comparison of graph cut based interactive image segmentation methods. In the segmentation results, it is seen that grabcut method is more successful than other methods in image cluster which the foreground is uniform. It has been determined that the Lazy Snapping method has better segmentation results than other methods in image clusters where the foreground is complex. It is also seen that that Lazy Snapping is the fastest method of performing segmentation in all image clusters.
Benzer Tezler
- Bridging causal discovery and graph neural networks: a comparative perspective
Nedensel keşif ve çizge sinir ağları arasındaki köprü: Karşılaştırmalı bir bakış açısı
MUHAMMED ÖMER TAYLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEFER BADAY
- A comparative analysis on undirected cut-based formulations of periodic vehicle routing problem
Periyodik araç rotalama probleminin kesi temelli formülasyonları üzerine karşılaştırmalı bir inceleme
OĞULCAN DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AMİNE GİZEM TİNİÇ
- A graph theoretic approach on team localization problem
Ekip konumlama problemi üzerine çizge kuramsal bir yaklaşım
OSMAN NURİ GÜNEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN
- A software defined network framework in 5G wireless systems
5G kablosuz sistemlerde yazılım temelli ağ iskeleti
GÖKHAN SEÇİNTİ
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERK CANBERK
- Constrained Delaunay triangulation for diagnosis and grading of colon cancer
Kolon kanserinin kısıtlı Delaunay üçgenlemesi ile teşhisi ve sınıflandırılması
SÜLEYMAN TUNCER ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Mühendislik Bilimleriİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. ÇİĞDEM GÜNDÜZ DEMİR