Geri Dön

Variational models and numerical algorithms for selective image segmentation

Seçici görüntü segmentasyonu için varyasyon modelleri ve sayısal algoritmalar

PDF İndir

  1. Tez No: 740474
  2. Yazar: LAVDİE RADA ÜLGEN
  3. Danışmanlar: PROF. KE CHEN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: University of Liverpool
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Uygulamalı Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 264

Özet

Bu tez, lineer olmayan kısmi diferansiyel denklemlerin sayısal çözümü ile ilgilidir. ve görüntü işlemedeki uygulamaları. Ele aldığımız diferansiyel denklemler burada görüntü restorasyon teknikleri için varyasyonel modellerin minimizasyonundan ortaya çıkar. (gürültü çıkarma gibi) ve nesnelerin tanınması teknikleri (bölümleme gibi). resim gürültü giderme, kirlenmiş bir dijital görüntüyü geri yüklemeyi amaçlayan bir tekniktir. Segmentasyon, görüntü analizinde aşağıdakilerden sorumlu temel bir görev iken gürültü ile bir görüntüyü alt bölgeler olarak bölümlere ayırmak veya görüntüyü bir şeye temsil etmek bir veya daha fazla belirli nesneyi çıkarmak gibi daha anlamlı ve analiz edilmesi daha kolay ilgili bilgilere veya istenen bir özelliğe dayalı olarak görüntülere ilgi duyma. Görüntülerin restorasyonu konusunda pek çok araştırma yapılmış olmasına rağmen, performans Bu tür yöntemlerin sayısı hala yetersizdir, özellikle de görüntüler yüksek düzeyde gürültü veya algoritmalar yavaş olduğunda. Segmentasyonun görevi daha da zorlu konturlarını manuel olarak bile tanımlamanın zorluğundan dolayı ilgi nesneleri. Sorunlar genellikle düşük kontrast, bulanık konturlar, benzer bitişik nesnelerle yoğunluklar veya gerçek konturu olmayan çıkarılacak nesneler. Bu çalışmanın ilk amacı, hızlı görüntü restorasyonu ve bölütleme geliştirmektir. için daha iyi gürültü giderme ve hızlı ve sağlam performans sağlayan yöntemler Resim parçalama. Burada sunulan katkı, yeniden başlatılmış bir çeşitli koşullara kolayca uyarlanabilecek şekilde tasarlanmış homotopi analiz yöntemi görüntü işleme problemleri türleri. İkinci bir araştırma hedefi olarak önerdiğimiz Bir görüntüyü aşağıdakilere dayalı olarak bölümleyen görüntü seçici bölümleme için bir çerçeve çıkarılacak nesne/nesneler hakkında önceden bilinen bilgiler (örneğin BT görüntüsünde çıkarılacak hedef sol böbrektir ve ön bilgi, bu ilgi nesnesinde birkaç işaret). Bu tür segmentasyon özellikle tıbbi uygulamalar. Tıp uzmanları genellikle sınırları tahmin eder ve manuel olarak çizer. deneyimlerine dayanarak organ/organların Amacımız otomatik İlgi konusu nesnenin segmentasyonu, yalnızca doktorların yollarına katkı olarak değil ve cerrahlar teşhis koyar ve ameliyat eder, ancak diğer alanlarda da. Önerilen yöntemler farklı nesneleri bölümlere ayırmada başarı gösterdi ve farklı türlerde iyi performans gösterdi sadece iki boyutlu değil, üç boyutlu olarak da görüntüler.

Özet (Çeviri)

This thesis deals with the numerical solution of nonlinear partial differential equations and their application in image processing. The differential equations we deal with here arise from the minimization of variational models for image restoration techniques (such as denoising) and recognition of objects techniques (such as segmentation). Image denoising is a technique aimed at restoring a digital image that has been contaminated by noise while segmentation is a fundamental task in image analysis responsible for partitioning an image as sub-regions or representing the image into something that is more meaningful and easier to analyze such as extracting one or more specific objects of interest in images based on relevant information or a desired feature. Although there has been a lot of research in the restoration of images, the performance of such methods is still poor, especially when the images have a high level of noise or when the algorithms are slow. Task of the segmentation is even more challenging problem due to the difficulty of delineating, even manually, the contours of the objects of interest. The problems are often due to low contrast, fuzzy contours, similar intensities with adjacent objects, or the objects to be extracted having no real contours. The first objective of this work is to develop fast image restoration and segmentation methods which provide better denoising and fast and robust performance for image segmentation. The contribution presented here is the development of a restarted homotopy analysis method which has been designed to be easily adaptable to various types of image processing problems. As a second research objective we propose a framework for image selective segmentation which partitions an image based on the information known in advance of the object/objects to be extracted (for example the left kidney is the target to be extracted in a CT image and the prior knowledge is a few markers in this object of interest). This kind of segmentation appears especially in medical applications. Medical experts usually estimate and manually draw the boundaries of the organ/organs based on their experience. Our aim is to introduce automatic segmentation of the object of interest as a contribution not only to the way doctors and surgeons diagnose and operate but to other fields as well. The proposed methods showed success in segmenting different objects and perform well in different types of images not only in two-dimensional but in three-dimensional images as well.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    691735

    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

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU

  2. Tez No

    143086

    Mobil robotlarda evrimsel metotlar ile optimal hareket planlama

    Optimal motion planning with evolutionary methods for mobile robots

    SERKAN AYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  3. Tez No

    325527

    Probabilistic tensor factorization for link prediction

    Bağlantı tamini için olasılıksal tensör ayrışımı

    BEYZA ERMİŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. ALİ TAYLAN CEMGİL

  4. Tez No

    66497

    Talaş kaldırma işleminin sonlu elemanlar yöntemi yardımıyla analizi

    Başlık çevirisi yok

    VAHİT KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUZAFFER ERTEN

  5. Tez No

    356016

    Doğrusal olmayan denklemlerin varyasyonel iterasyon, homotopi pertürbasyon ve varyasyonel homotopi pertürbasyon yöntemleri ile çözümleri

    Solutions of non-linear equations by variational iteration, homotopy perturbation and variational homotopy perturbation

    AYŞE DEMİRTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMANULLAH HIZEL

Geri Dön