Evaluation of image segmentation algor THMS under noisy conditions

Abstract

KISA ÖZET Bu çalışmada değişik imge böl üt I eme algoritmalarının bilgisayar üzerinde benzetişimi gerçekleştirilmiş ve algoritmaların toplamsal Gauss dağılımlı ve dürtüsel gürültü bulunan ortamlardaki başarımları çeşitli ölçme yordamlarından yararlanılarak değerlendirilmiştir. Gerçeklenen bölütleme yordamları şunlardır: Doğrudan eşfklemeli bölütleme, sıradüzensel hesaplamalı bölütleme, gradyan yatıştırma i ı bölütleme, Spoke süzgeç temelli iz bölütleme, yinelemeli bölge ayrıştırman bölütleme ve piramit hesaplamalı bölütleme. 'Lena', 'Plane', 'Roxy', 'Ball' adlı dört imgeye yapay olarak çeşitli düzeylerde gürültü eklenmiş ve bölütleme algoritmalarının başarımları gürültülü imgeler üzerinde değerlendirilmiştir. Ayrıca, gürültülü imgelere ön işleme uygulandıktan sonra da algoritmaların başarı durumları değerlendirilmiştir. Gürültü azaltmak için alçak geçiren süzgeç ve ortaç süzgeç yordamları seçilmiştir. Değerlendirmede kullanılan başarı ölçütleri, eşleme hata oranı, ortalama karesel hata, ilinti katsayıları, birlikte oluşum dizeyleri olarak sıralanabilir. Sonuçlar, başarım - gürültü düzeyi çizgeleri ile sunulmuş ve her algoritma İçin yorum getirilmiştir.

IV ABSTRACT In this thesis, a number of segmentation algorithms have been simulated, and their performances under additive Gaussian white noise, and impulsive noise are evaluated using a number of measurement methods. The implemented segmentation algorithms are namely direct thresholding segmenter, gradient relaxation segmenter, hierarchical computation segmenter, Spoke filter based blob segmenter, recursive region splitting segmenter, and pyramidal computation segmenter. Four images, namely 'Lena', 'Plane', 'Roxy', and 'Ball' are artificially contaminated with different levels of noise and the performances of segmentation algorithms on each image algorithm are evaluated. In addition, performances of algorithms after applying preprocessing on noisy images are evaluated. Low-pass filtering and median filtering are the chosen methods for reducing noise. The performance measures used for evaluation are the mismatch error rate, mean square error, correlation coefficients, and co-occurence matrices. Results are presented as performance versus noise level graphs, and separately interpreted for each algorithm.