Geri Dön

Grabcut etkileşimli bölütleme yöntemi üzerinde iyileştirme çalışmaları

Improvement studies on grabcut interactive segmentation method

  1. Tez No: 521273
  2. Yazar: SAFFET MURAT AKTÜRK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT AYKUT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 126

Özet

Günümüzde teknolojinin gelişmesiyle birlikte birçok ortamda sayısal görüntüler kullanılmaktadır. Buna bağlı olarak bu sayısal görüntülerin işlenmesi ve çeşitli amaçlarla kullanılması için çok sayıda yöntem geliştirilmiştir. Görüntü işlemede uygulanan ilk ve en önemli adımlardan birisi bölütlemedir. Bölütleme sayesinde görüntü işlemenin ileri adımları için anlamsal veriler elde edilmektedir. Ancak kullanılan veri türü, uygulamanın amacı ve benzeri birçok nedenden dolayı tek bir bölütleme yöntemi her zaman istenen başarıyı verememektedir. Bu amaçla farklı problemler için çeşitli bölütleme yaklaşımları geliştirilmiştir. Bunlar arasında en çok dikkat çekenlerden biri de kullanıcı etkileşimli yöntemlerden graf yapısından yararlanılarak geliştirilen GrabCut etkileşimli bölütleme yöntemdir. Bu çalışmada GrabCut etkileşimli bölütleme yönteminin eksik ve zayıf yönleri araştırılmış ve bu yöntem için literatürde yapılan yenilikler analiz edilmiştir. GrabCut yönteminin orjinal yapısını bozmayan etkili ön işleme yöntemleri denenmiş ve sonuçlar orijinal GrabCut yöntemi ile kıyaslanmıştır. Gerçekleştirilen deneyler sonunda, giriş renk uzayının CIE tabanlı renk uzaylarına dönüşümünün ve ön işlem olarak kontrast iyileştirme yöntemlerinin (CLAHE ve Görüntülerin Kontrastının Algısal Tabanlı Geliştirilmesi) kullanımının başarıya olumlu yönde katkı sağladığı görülmüştür. Gürültülü görüntülerde kullanılan gürültü azaltma yöntemlerinin kullanımında ise bir iyileşme sağlanamamıştır.

Özet (Çeviri)

Today, with the development of technology, digital images are used in many environments. Accordingly, many methods have been developed to process these digital images and to use them for various purposes. One of the first and the most important steps in image processing is segmentation. Through segmentation, semantic data is obtained for the next steps of the image processing. However, due to the type of data used, the intent of the application, and many others, a segmentation method does not always give desired success. For these reasons, various segmentation methods are proposed for different problems. One of the most remarkable among the interactive segmentation methods is the GrabCut interactive segmentation method which is developed by utilizing graph structure. In this thesis, the shortcomings and weaknesses of GrabCut interactive segmentation method were studied and novelties in the literature for this method were analyzed. Efficient pre-processing methods that do not modify the original structure of the GrabCut method have been tested and the results were compared with the original GrabCut method. As a result of the experiments, it was seen that, the conversion of the input color space to the CIE-based color spaces and the use of contrast enhancement methods (CLAHE and Perception-Based Contrast Enhancement of Images) as a pre-process contributed positively to the success. There is no improvement in the use of noise reduction methods on the noisy images.

Benzer Tezler

  1. Çizge kesim temelli interaktif görüntü bölütleme yöntemlerinin karşılaştırılması

    Comparasion of graph cuts based interactive segmentation methods

    SERDAR ALASU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH TALU

  2. Automated building detection from satellite images by using shadow information as an object invariant

    Gölge bilgisi kullanılarak uydu görüntülerinden otomatik bina tespiti

    BARIŞ YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATOŞ YARMAN VURAL

  3. A fully automatic shape based geo-spatial object recognition

    Tam otomatik şekil tabanlı yer uzamsal nesne tanıma

    MUSTAFA ERGÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. AYDIN ALATAN

  4. Dermoskopik görüntülerden melanomanın derin evrişimsel sinir ağları ile teşhisi

    Diagnosis of melanoma in dermoscopic images with deep convolutional neural networks

    ENES AYAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL MURAT ÜNVER

  5. Performance analysis of deep learning object detection based image segmentation methods

    Derin öğrenme nesne algılama tabanlı görüntü bölütleme yöntemlerinin performans analizi

    RAMAZAN ABDULLAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELMA AYŞE ÖZEL