Scene segmentation comparative analysis

Abstract

oz GÖRÜNÜM BÖLÜTLEME ALGORİTMALARININ KARŞILAŞTIRILMASI ERGİN, MEHMET ŞEVKET Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Bölümü Tez danışmanı: Doç. Dr. İsmet Erkmen Nisan 2001 Bu tezde, doğal görüntülerin bölütlenmesi problemi araştırılmıştır. Bölütleme, doğa görünümlerine uygulanmıştır. Kümeleme kullanılarak, doğal görüntüler bölütlenmiştir. Çeşitli algoritmaların performansları karşılaştırılmıştır. Kümelemeye dayanan bölütlemeden sonra, istatiksel algoritmalar uygulanarak bölütleme sonuçlan iyileştirilmiştir. Markov Rastgele Alan Modelleri'ne dayanan bölütleme modelleri uygulamalarla desteklenerek araştırılmıştır. Parametrik olmayan doku ölçümlerine dayanan yeni bir metod önerilmiş ve diğer metodlarla karşılaştırılmıştır. Anahtar Kelimeler: Doku, bölütleme, doku bölütleme, doğa görünümleri, kümeleme, Markov Rastgele Alanları, tekrarlanan koşullara bağlı biçimler, parametrik olmayan doku ölçümleri IV

ABSTRACT SCENE SEGMENTATION COMPARATIVE ANALYSIS ERGİN, MEHMET ŞEVKET M.S. in The Department of Electrical and Electronics Eng. Supervisor: Assoc. Prof. Dr. İsmet Erkmen April 2001 In this study, image segmentation problem, which is focused on natural scenes, is investigated. A priori segmentation with clustering is applied to different natural scenes. Performances of different methods are compared with each other. After coarse segmentation step, stochastically formulated algorithms are applied to the segmented images to improve segmentation results. Markov Random Fields based segmentation methods are investigated with extensive experiments. A novel method based on non-parametric texture measures is also proposed and compared with other methods. Keywords: Texture, segmentation, Texture Segmentation, natural scene, clustering, markov random fields, iterated conditional modes, K-means algorithm, C-means algorithm, ISODATA algorithm, and non-parametric texture measures. m