Görüntüdeki nesneleri çevreleme yöntemleri
Surrounds methods of image objects
Yazar: SARA ALTUN
Danışman: DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH TALU
İnönü Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez çalışmasında, literatürde aktif çevreleme yöntemleri (active contour models-ACMs) olarak adlandırılan ve görüntüdeki herhangi bir nesnenin çevrelenmesini sağlayan yöntemler incelenmiştir. 
Bölütleme işleminde görüntü içerisindeki homojen renk dağılımı sergileyen pikseller gruplanmaktadır. ACM'ler, görüntü işleme alanındaki bölütleme konu başlığı altında incelenmektedir. ACM'deki temel amaç, ön plan nesnesi ile arka plan bölgesini birbirinden ayıran sınır hattının keşfedilmesidir. Literatürdeki ACM'ler incelendiğinde kenar tabanlı ve alan tabanlı olmak üzere iki sınıfa ayrıldığı görülmektedir. 
Alan tabanlı ACM'ler, "ön plan nesnesi görüntünün orta kısmında olur" fikrine dayanmaktadır. Kenar tabanlı yöntemler, orijinal görüntü fonksiyonunun sürekli bir yaklaşımını kullanmıştır. Kenar tabanlı ACM'ler, nihai çevrelemeye ulaşmak için görüntü gradyanına dayalı kenar algılama yöntemi kullanmıştır. 
Alan tabanlı yöntemlerin doğruluk ve performans açısından kenar tabanlı yöntemlerden iyi olduğu bilinmektedir. Bu nedenle tez çalışmasında alan tabanlı yöntemlere odaklanılmıştır. 
Alan tabanlı yöntemlerden kısaca bahsetmek gerekirse; Mumford-Shah yönteminin geliştirilmiş bir versiyonu olan C-V yöntemi, gradyan kullanımına ihtiyaç duymadan ön plan nesnesini çevreleyen sınır hattını tespit edebilmektedir. 
SBGFRLS yöntemi, görüntüdeki nesneleri kaplayacak bir maskeyi sürekli güncelleyerek ön plan nesnesini arka plandan ayırmaya çalışmaktadır. 
ORACM, SBGFRLS yönteminin geliştirilmiş bir versiyonudur. ORACM parametre gerektirmeyen ve daha az zaman gerektiren, alan tabanlı ACM'dir.
Bulanık enerji tabanlı aktif çevreleme yöntemi (FACM), yukarıda bahsedilen klasik yöntemlerden farklı olarak aktif sınır hatlarını tespit etmek için bulanık mantık teorisini kullanmaktadır. FACM, global ve lokal görüntü bilgisini birlikte kullanmaktadır. 
Tez kapsamında FACM yöntemi detaylı bir şekilde incelenmektedir. 
Bu tez çalışmasında alan tabanlı ACM'lerin uygulamaları Matlab kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Farklı yapılara sahip gerçek görüntüler kullanılarak test edilen yöntemlerin üstünlük ve eksiklikleri kapsamlı bir şekilde irdelenmiştir. Sonuç olarak, FACM ve ORACM yöntemlerinin aktif sınır hattını doğru bir şekilde keşfettiği ve birbirine yakın sonuçlar ürettiği görülmüştür.
ANAHTAR KELİMELER: Aktif Çerçeveleme Yöntemleri, C-V, ORACM, SBGFRLS ve FACM

Abstract:
In this thesis study, methods which are called active contour models (ACMs) in the literature and which enable any objects in the image to be surrounded are investigated. 
In the segmentation process, groups of pixels exhibiting a homogeneous color distribution in the image are grouped. ACMs are studied under the topic of segmentation in the region of image processing. The main purpose of the ACM is to discover the boundary line that separates the foreground object from the background area. When the ACMs in the literature are examined, it is seen that there are two classifications, edge-based and region-based. 
Area based ACMs are based on the idea that "the foreground object is in the middle of the view".  Edge-based methods use a continuous approach to the original image function. Edge-based ACMs use image gradient-based edge detection to achieve the ultimate perimeter. 
Region-based methods are based on edge-based methods are better known.  For this reason, the focus is on region-based methods in the thesis study.
To mention briefly region based methods; The C-V method, an improved version of the Mumford-Shah model, can detect the boundary line surrounding the foreground object without the need for gradient use. 
The SBGFRLS method continuously updates a mask to cover the objects in the image, thereby trying to separate the foreground object from the background.
ORACM is an enhanced version of the SBGFRLS method. ORACM is a region-based ACM that does not require parameters and requires less time. 
Fuzzy energy based active containment method (FACM) uses fuzzy logic theory to detect active boundary lines, unlike the conventional methods mentioned above.  FACM uses global and local image information together. 
In the thesis, the FACM method is examined in detail.
In this thesis study, region based ACM applications were performed using Matlab. The advantages and disadvantages of the methods tested using real images with different constructions have been extensively discussed. As a result, it has been found that FACM and ORACM methods accurately detect the active boundary line and produce close results.

KEYWORDS:  Active Contour Model, C-V, SBGFRLS, ORACM, FACM