Geodezik mesafe tabanlı etkileşimli resim bölümlemesi
Geodesic distance based interactive image segmentation
Yazar: ORKUN ÖZTÜRK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. TANSEL ÖZYER
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kullanıcı etkileşimli ön plan çıkarımının, arka plandan ayrılan nesnelerin başka bir arka plana taşınarak resim montajlarının yapılması ya da gereksiz arka plan bilgisinin elenmesi sonucu sadece istenilen bölgenin elde edilerek bu bölge üzerinde (medikal) görüntü işlemenin yapılması gibi çeşitli alanlarda kullanımı mevcuttur. Yaygın kullanımda, etkileşimli bölümleme tanım olarak; kullanıcıların arka plandan soyutlamak istedikleri nesneye ve arka plana ait alanlarda yer alan bazı görüntü öğelerini ayrı ayrı işaretlemeleri yoluyla geriye kalan (kullanıcı tarafından işaretlenmemiş) piksellerin arka ya da ön plandan hangisine ait olduklarının tespit edilmesidir. Bu tez çalışmasında, kullanıcı tarafından işaretlenen ön ve arka plan piksellerinden yola çıkarak, işaretlenmemiş piksellerin hangi bölgeye ait olduklarının tahmini üzerinde çalışılmış ve yeni bir metot geliştirilmiştir. Önerilen metotta ilk olarak işlenecek olan resim bir ön aşamadan geçirilerek birbirine yakın renk ve konumdaki pikseller gruplandırılmış (süper piksel) ve sınıflandırılması gereken piksel sayısı büyük oranda azaltılmıştır. İşaretlenmemiş (süper)piksellerin, klasik yaklaşımdan farklı olarak ön veya arka plana ait olma olasılıkları, işaretlenmiş (süper)piksellere olan konumsal yakınlıkları da gözetilerek hesaplanmıştır. Bu olasılık değerleri kullanılarak işaretli/siz pikseller arasındaki en kısa yol mesafeleri bulunarak belli bir mesafede yer alan piksellerin ön veya arka plana ataması gerçekleştirilmiştir. Bunun sonucunda atanamayan piksellerin kendilerine konum olarak yakın atanmış piksellere göre olasılık tahmini yapılmış ve bölümleme işlemi tamamlanmıştır. Elde edilen sonuçlar bu tür işaretlemeyi kullanan metotlarla nicelik olarak herkesin kullanımına açık olan bir veri kümesi üzerinde karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Interactive image segmentation or foreground extraction is an important component of image editing tools. Studies on separating foreground from background quickly, practically and with little error has grown enormously over the last decade. Interactive image segmentation has usage in photo mounting, (medical) image processing etc. In general, interactive segmentation by definition is classifying pixels as either foreground or background which are not indicated by users using the information of labeled pixels. Labeling both foreground and background pixels separately is not the only way of expressing object of interest. Other than that, there are ways like drawing a bounding box on object or scribbling object boundaries. However, proposed methods differ according to the user interaction. For example, a method working for the former interaction type will not work for the bounding box where only background pixels are indicated. That is why only methods using the former and the last interaction type is considered in this work. In this thesis, I worked on estimating the label of unlabeled pixels by using foreground and background information obtained from user and developed a new method. The proposed method first does over segmentation on image and groups similar pixels. Thus, pixel count is greatly reduced. Then, probability of pixels being belonged to foreground or background are calculated by taking into account the spatial location of pixels to the scribble locations. Later, by using these probabilities geodesic distances to user scribbles are calculated. Pixels having distance below a certain value are labeled. Finally, remaining unlabeled pixels are labeled by calculating probabilities using the spatially closest labeled pixel information. Obtained results are compared with the methods using the same marking technique quantitatively on a publicly available dataset.