A novel hybrid approach to chan-vese algorithm for deformable contour based image segmentation
Deforme edilebilir kontur tabanlı görüntü bölütlemesi için chan-vese algoritmasına yeni bir hibrit yaklaşım
- Tez No: 522678
- Danışmanlar: PROF. DR. FATİH VEHBİ ÇELEBİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Görüntü bölütleme işlemi nesne tanıma sistemlerinin en önemli ve zor adımıdır. Deforme edilebilir modellere diğer adıyla aktif kontur modellerine dayanan ve görüntülerde nesne sınırlarını bulmada kullanılan birçok nesne bölütleme yöntemi önerilmiştir. Ancak bu yöntemlerin ana tanımlamaları: ilk konturun başlangıcına ve bundan sonraki çözümün doğru yakınsamasına bağlıdır. İlk konturun düzgün konumlandırılmadığı durumlarda, bu istenilen sonuca beklenen iterasyon sayısında yakınsayamama ya da enerji fonksiyonunun minimizasyonu sırasında yerel minimum noktalara takılma gibi sorunlar yüzünden başarısız sonuçların üretilmesine neden olmaktadır. Bu tez çalışmasında, ilk kontur başlangıcı probleminin üstesinden gelmek için sezgisel bir yöntem olan yerçekimsel arama algoritması ve kenarsız aktif kontur modeli (Chan-Vese) tabanlı imge bölütleme yöntemi geliştirilmitir. Önerilen model, yerçekimsel arama algoritması ve Chan-Vese algoritmalarının melez bir şekilde birleştirilmesi ile geliştirilmiştir. Weizmann veritabanına ait bazı görüntüler ve medikal görüntüler olmak üzere çeşitli görüntüler üzerinde denenmiştir. Önerilen modelin ilk kontur seçimine karşı gürbüz yapısı ile geleneksel Chan-Vese algoritmasına göre daha verimli sonuçlar elde edilmiştir. Yeni modelin performansı, geleneksel modele göre doğruluk ve verimlilik açısından karşılaştırılarak değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Image segmentation process is the most important and difficult step in object recognition systems. A number of object segmentation methods based on deformable models, also known as active contour models, and which are used to find object boundaries on images have been proposed. However, the main definitions of these methods depend on: the contour initialization and the correct convergence of the subsequent solution. When the initial contour is not properly positioned, this causes to produce unsuccessful results due to problems such as the inability to converge to the desired result within the expected number of iterations, or getting stuck in local minima during the minimization of the energy function. In this thesis study, an image segmentation method based on the gravitational search algorithm which is a heuristic method, and on the active contour without edges model (Chan-Vese) has been developed to overcome the problem of the contour initialization. The proposed model has been developed by combining the gravitational search algorithm and the Chan-Vese algorithm in a hybrid way. It has been tested on various images, including some images from the Weizmann database and medical images. With the robust structure against the initial contour selection of the proposed model, more efficient results were obtained than the conventional Chan-Vese algorithm. Performance of the novel model has been evaluated in terms of accuracy and efficiency compared with the conventional model.
Benzer Tezler
- A novel hybrid classification approach to integrate pixel- and object-based image analysis for classification of remotely sensed data
Uzaktan algılanan verilerin sınıflandırılması için piksel ve obje tabanlı görüntü analizini entegre eden yeni bir hibrit sınıflandırma yaklaşımı
MUHAMMED YUSUF ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL ÇÖLKESEN
- A novel hybrid thermochemical-biological refinery integrated with power-to-X approach for obtaining biopolymers
Biyopolimer elde etmek için enerjiden-materyale yaklaşımıyla entegre yeni bir hibrit termokimyasal-biyolojik rafineri
YUSUF KÜÇÜKAĞA
Doktora
İngilizce
2023
Çevre MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR KARA
DOÇ. DR. CRISTIAN TORRI
- Development of an approach to novel hybrid analogues of COTC and Antheminone A as potential anticancer agents
Potansiyel antikanser ajanları olarak COTC ve Antheminone A'nın yeni hibrit analoglarına yönelik bir yaklaşımın geliştirilmesi
SONGÜL KASKUN ERGANİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
BiyokimyaThe Unıversıty Of ManchesterKimya Ana Bilim Dalı
DR. ROGER WHITEHEAD
- Development of a novel candidate solution quality prediction approach to artificial algae algorithm
Yapay alg algoritması için yeni bir aday çözüm kalite tahmin yaklaşımı geliştirilmesi
ABDULKERIM MOHAMMED YIBRE
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA SERVET KIRAN
- Ürün seçimi problemi için yeni bir bulanık bütünleşik ÇKKV-(0-1) hedef programlama yaklaşımı
A novel fuzzy hybri̇d multi criteria decision making and zero one goal programming approach for product selection problem
İLKER KARADAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ELİF KILIÇ DELİCE