Tez No İndirme Tez Künye Durumu
338462
An efficient graph-theoretical approach for interactive mobile image and video segmentation / Etkileşimli gezgin imge ve video bölütleme için çizge temelli etkin bir yaklaşım
Yazar:OZAN ŞENER
Danışman: PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN
Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Konu:Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin:Görüntü bölütleme = Image segmentation ; Markov rastgele alanları = Markov random fields ; Video bölütleme = Video segmentation ; Video nesne bölütlemesi = Video object segmentation
Onaylandı
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
116 s.
Bu tezde, imge ve videoların gezgin cihazlarda etkileşimli bolütlenmesi problem ele alınmıştir. Hali hazırda var olan ve gezgin uygulamalara uygun etkileşim metodlarının analizi, bu metodların kusurlarını ortaya çıkarmıştır. Bulunan kusurları çözmek için yeni bir etkileşim yöntemi, \emph{boyama}, onerilmiştir. Önerilen yöntemin deneysel analizi için öznel bir değerelendirme uygulanmıştır. Gezgin cihazların küçük ekranları birçok kullanıcı etkileşimi hatasına yol açmaktadir. Bu sorunun çözümü için de yeni bir yöntem önerilmiş ve test edilmiştir. Gezgin cihazların işlemsel kapasite gereksinimleri nedeni ile, uzaysal ve zamansal dinamik cizge kesit algoritması onerilmiştir. Deney sonuçlar da önerilen yöntemin işlemsel verim artışını onaylamıştır. Tasarlanan video bölütleme sistemi, bazı ana çerçevelerin etkileşimli bölütlemesi ile başlamaktadır. Etkileşimli çerçeve bölütlemesinin ardından, bulunan Markov Rastgele Alanı (MRF) enerji fonksiyonu zamansal boyutta yayılmıştır. Yayılma operasyonu iki yönlü süzgeçlerle evrensel bir model kullanmadan gerçekleştirilmiştir. İşlemsel verimi artırmak için, iki yönlü üstsel süzgeçler kullanılmıştır. Buna ek olarak, değişen ve kafes yapısına sahip olmayan cizgelerin dinamik olarak cizge kesitlerinin bulunması icin yeni bir teknik önerilmistir. Uygulanan testlerde ciddi bir işlemsel verim artışı herhangi bir doğruluk kaybı olmadan gözlenmiştir.
Over the past few years, processing of visual information by mobile devices getting more affordable due to the advances in mobile technologies. Efficient and accurate segmentation of objects from an image or video leads many interesting multimedia applications. In this study, we address interactive image and video segmentation on mobile devices. We first propose a novel interaction methodology leading better satisfaction based on subjective user evaluation. Due to small screens of the mobile devices, error tolerance is also a crucial factor. Hence, we also propose a novel user-stroke correction mechanism handling most of the interaction errors. Moreover, in order to satisfy the computational efficiency requirements of mobile devices, we propose a novel spatially and temporally dynamic graph-cut method. Conducted experiments suggest that the proposed efficiency improvements result in significant computation time decrease. As an extension to video sequences, a video segmentation system is proposed starting after an interaction on key-frames. As a novel approach, we redefine the video segmentation problem as propagation of Markov Random Field (MRF) energy obtained via interactive image segmentation tool on some key-frames along temporal domain. MRF propagation is performed by using a recently introduced bilateral filtering without using any global texture or color model. A novel technique is also developed to dynamically solve graph-cuts for varying, non-lattice graphs. In addition to the efficiency, segmentation quality is also tested both quantitatively and qualitatively; indeed, for many challenging examples, quite significant time efficiency is observed without loss of segmentation quality.