Görüntü Segmentasyonu – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Görüntü Segmentasyonunda Yeni Gelişmeler
Görüntüleri bölütleme süreci, amacı görüntülerde hangi nesnelerin sunulduğunu bulmak olarak kabul edilebilecek otomatik görüntü analizinde en kritik süreçlerden biridir. Görüntü bölütleme, bir görüntünün kendisini oluşturan parçalara bölünmesinden ve bu parçaların (nesnelerin) çıkarılmasından oluşur.
1960’lı yılların ortalarından bu yana çok sayıda segmentasyon algoritması geliştirilmiştir ve bu sayı yıldan yıla hızlı bir oranda sürekli artmaktadır. Bu sayı, 10 yıl önce binlerin sırasına katılmıştı.
Ancak önerilen bölütleme algoritmalarının hiçbiri genel olarak tüm görüntülere uygulanamaz ve farklı algoritmalar belirli bir uygulama için eşit derecede uygun değildir. Binlerce algoritma önerilmiş olmasına rağmen, mevcut algoritmalar için iyileştirmeler ve yeni uygulamaları ele almak için geliştirmeler hala devam etmektedir.
Bir koleksiyondaki görüntüleri görüntülerin içeriğine göre araştıran içerik tabanlı görüntü almanın (ÇBIR) gelişmesiyle birlikte, özellikle nesne tabanlı tekniklerle görüntü bölütleme, bu yeni araştırma alanında giderek daha fazla yer almıştır.
Bir görüntüyü farklı bileşenlere ayırarak ve ilgi nesnelerini çıkararak, görüntüden daha semantik anlamlar çıkarılabilir. Böylece, insan niyeti tam olarak temsil edilebilir ve arama sürecine entegre edilebilir.
CBIR’nin özel gereksinimleri ve özel kısıtlamaları nedeniyle, 1992’de CBIR araştırmasının başlamasından önce önerilen birçok ortak bölümleme tekniği revize edilmekle kalmamış, aynı zamanda CBIR’ın görevlerine özelleşmiş çeşitli teknikler de geliştirilmiştir.
Bu makalenin geri kalanı şu şekilde düzenlenmiştir: ARKA PLAN bölümünde, görüntü bölütleme teknikleri kısaca özetlenmiştir; ve CBIR’nin görüntü segmentasyonuna yönelik özel gereksinimleri belirtilmiştir.
MAIN THRUST’ta, CBIR’in özel gereksinimlerine uyması için görüntü bölütleme tekniklerinin geliştirilmesine yönelik genel bir eğilim tartışılmaktadır; CBIR bağlamında bölütleme için anlamlı bölge çıkarımları ve iki seviyeli bölütleme gibi bazı yararlı teknikler sunulmaktadır. GELECEK TRENDLER’de, daha fazla araştırma için bazı potansiyel yönler belirtilmiştir. SONUÇ bölümünde, birkaç son not verilmiştir.
Görüntü Bölütleme Tekniklerinin Sınıflandırılması
Görüntü segmentasyonu için resmi bir matematiksel yönelimli tanım bulunabilir. Genel olarak konuşursak, görüntü segmentasyonunu, her biri diğerlerinden farklı belirli özelliklere sahip olan örtüşmeyen bölgeler oluşturmak için görüntülerdeki her pikseli işleme süreci olarak tanımlar.
Literatürde görüntü bölütleme için birçok teknik önerilmiş olduğundan, bölütleme algoritmalarının sınıflandırılması kritik hale gelmektedir. Algoritma sınıflandırması bazı uygun sınıflandırma kriterlerine göre yapılmalıdır; aksi takdirde, sınıflandırma şemaları tutarsız ve/veya eksik olabilir.
Bölütleme algoritmalarının bir kümenin (algoritmaların) alt kümelere bölünmesi olarak sınıflandırılması düşünüldüğünde, uygun bir sınıflandırma şeması aşağıdaki dört koşulu sağlamalıdır:
(1) Her dikkate alınan algoritma bir alt kümede sınıflandırılmalıdır.
(2) Tüm alt kümeler birlikte tüm algoritmaları içerebilir (tüm kümeyi oluşturur).
(3) Aynı alt kümedeki farklı algoritmalar bazı ortak özelliklere sahip olmalıdır.
(4) Farklı alt kümelerdeki algoritmalar belirli ayırt edilebilir özelliklere sahip olmalıdır.
Semantik segmentasyon Nedir
görüntü bölütleme (segmentasyon)
Görüntü BÖLÜTLEME yöntemleri
Görüntü bölütleme MATLAB
Görüntü Bölütleme Nedir
Segmentasyon (görüntü işleme)
u-net segmentation
u-net nedir
Segmentasyon algoritmalarının sınıflandırılması için yaygın olarak kullanılan iki kriter, iki tamamlayıcı nitelik çiftine dayanmaktadır:
(1) Homojen mülkiyet: ya süreksiz (bölgeler arası, sınırlarda) ya da sürekli (bölge içi);
(2) İşleme stratejisi: sıralı (adım adım) veya paralel (eşzamanlı ve bağımsız).
Bu iki kriteri birleştiren bir sınıflandırma şeması, aşağıdaki dört segmentasyon algoritması grubunu ayırt edebilir:
- Sınır tabanlı sıralı algoritmalar;
- Sınır tabanlı paralel algoritmalar;
- Bölge bazlı sıralı algoritmalar;
- Bölge tabanlı paralel algoritmalar.
Son zamanlarda matematiksel morfoloji, örüntü tanıma ilkesi, nöron ağı, bilgi teorisi, bulanık mantık, dalgacık dönüşümü, genetik algoritmalar vb. gibi farklı teorilere dayalı birçok yeni bölütleme algoritması önerilmiştir. Tüm bu algoritmalar yine de yukarıdaki sınıflandırma şemasına göre sınıflandırılabilir.
Nesnelerden otomatik olarak ölçüm verisi elde etmeyi amaçlayan görüntü analizi bağlamında, bölütleme algoritmalarının performansını değerlendirmek için en önemli ölçüt, bölütleme sonuçlarının doğruluğu ile ilgili olmakla birlikte, diğer bazı ölçütler, örneğin; Algoritmaların segmentasyon çözünürlüğünün yanı sıra karmaşıklığı ve verimliliği azaltma da dikkate alınır.
Doğruluk açısından, sınır temsili ve sıralı stratejiye dayalı algoritmalar, doğası gereği (özellikle gürültülü görüntüler için) diğer algoritmalardan genellikle daha güçlüdür.
Görüntü Segmentasyonunun Özelliği
CBIR için segmentasyon tekniklerinin tasarımı, birkaç yeni zorluğu sayar. Bunlardan ikisi burada belirtilmiştir. Görüntülerdeki nesneler üzerinde nesnel ölçümler elde etmeyi amaçlayan birçok görüntü analizi uygulamasının aksine, CBIR bir şekilde öznel bir süreçtir.
Daha fazla tanımlama veya sınıflandırma için nesne özelliklerinin doğru ölçümlerini türetmek yerine, CBIR’deki birincil kaygılar, gerekli bölgeleri ayırmak ve bu bölgelerin anlambilimiyle ilgili daha fazla bilgi elde etmektir.
Diğer taraftan, tipik görüntü analizi uygulamaları normalde belirli alanlarla sınırlıdır, sahne geometrisi, sensör özellikleri, aydınlatma koşulları, gürültü istatistikleri, nesnelerin sayısı ve biçimi vb. hakkında bazı ön bilgiler mevcuttur.
Bu tür bilgiler göz önüne alındığında, segmentasyon sonuçları iyileştirilebilir. CBIR’de genel bir veri tabanı kullanılırken, bu faktörlerin hiçbiri kontrol edilemez; Segmentasyon algoritmaları bu bilgiler dikkate alınarak özelleştirilemezdi.
Bu özel yönlerden dolayı, CBIR için görüntü bölütleme tekniklerinin geliştirilmesi, CBIR uygulamalarında bölütleme amacı tarafından yönlendirilmelidir.
ANA İTME
Bölütleme tekniklerindeki ilerlemeyle birlikte, insanlar birçok durumda nesnelerin kesin bir şekilde bölütlenmesinin halen mevcut bilgisayar tekniklerinin kapasitesinin ötesinde olduğunu fark ettiler. Öte yandan, bölümlere ayrılmış nesnelerden doğru ölçümler elde etmeyi amaçlayan bazı görüntü analizi görevleri ile karşılaştırıldığında, nesnelerin kesin bölümlenmesi gereksinimi CBIR bağlamında bir şekilde gevşetilebilir.
Daha önce tartışıldığı gibi, görüntü alma, kesin nesne ölçümünün şart olmayabileceği, özne odaklı bir süreçtir. Özellikle nesne tabanlı görüntü alma için burada bölütlemenin temel amacı nesneleri tanımlamaktır.
Bu özellikler dikkate alınarak çeşitli teknikler önerilmiştir; bazı tipik örnekler aşağıda tartışılmaktadır. Görüntülerdeki homojen bölgeleri ilkel (“atomik” yapılar) olarak alarak ve bu bölgelerin tüm görüntüleri kapsamadığı varsayılarak, algısal bölge büyütme (PRG) adı verilen bir algoritma önerilmiştir.
Bu algoritma, alandan bağımsız bir bölümleme için bölge büyütme, kenar algılama ve algısal organizasyon ilkelerini bir araya getirir.
PRG’nin ana aşamaları aşağıdakilerden oluşur:
(1) Görüntülerden her bölgenin tohum piksellerini tanımlayın;
(2) Benzer yoğunluğa sahip bitişik pikselleri birleştir, bu bölgelere verilen değerler;
(3) Görüntülerin gradyan haritasını hesaplayın ve yüksek gradyan pikselli kapalı sınırlar;
(4) Bir sınır görünüşte oluşturulmuşsa, kapalı bölgesini sürekli olarak sınırın sınırına kadar büyütmek.
görüntü bölütleme (segmentasyon) Görüntü bölütleme MATLAB Görüntü Bölütleme Nedir Görüntü BÖLÜTLEME yöntemleri Segmentasyon (görüntü işleme) Semantik segmentasyon nedir U-Net nedir u-net segmentation