Yazar "Alasu, Serdar" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim
    Öğe
    Çizge kesim temelli interaktif görüntü bölütleme yöntemlerinin karşılaştırılması
    (İnönü Üniversitesi, 2018) Alasu, Serdar
    Bu tez çalışmasında, çizge kesim temelli, İnteraktif Çizge Kesim, Grabcut ve Lazy Snapping interaktif görüntü bölütleme yöntemlerinin karşılaştırılması yapılmıştır. Çizge kesim temelli yöntemler, görüntüyü her bir pikselin bir düğüme karşılık geldiği çizgeye dönüştürür ve enerji fonksiyonun minimize edilmesinde maksimum akış-minimum kesim algoritmasını kullanarak çizgeyi ön ve arka plan olarak iki parçaya ayırır. Birinci derece istatistikler ve Gri seviyeli eş oluşum matrisinden (GSEM) elde edilen öznitelikler kullanılarak ön ve arka plan görüntüleri tekdüze ve karışık olarak iki kümeye ayrılmıştır. Çizge kesim temelli interaktif görüntü bölütleme yöntemlerin karşılaştırmasında bu kümeler kullanılmıştır. Bölütleme sonuçlarında, Grabcut yönteminin ön planın tekdüze olduğu görüntü kümelerinde diğer yöntemlerden daha başarılı olduğu görülmüştür. Lazy Snapping yönteminin de ön planın karışık olduğu görüntü kümelerinde diğer yöntemlerden daha iyi bölütleme sonuçları elde ettiği belirlenmiştir. Ayrıca Lazy Snapping yönteminin bütün görüntü kümelerinde bölütleme işlemini en hızlı gerçekleştiren yöntem olduğu görülmüştür. ANAHTAR KELİMELER: İnteraktif Görüntü Bölütleme, Çizge Kesim, Grabcut, Lazy Snapping
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Interactive Segmentatition Implementation
    (Ieee, 2015) Alasu, Serdar; Talu, Muhammed Fatih
    This paper includes a geodesic distance based interactive segmentation algorithm's Matlab implementation. In the Matlap implementation, a graphic interface by which user creates foreground and background scribbles over the image has been designed. The first step of the algorithm is based on the modelling of the color values on the scribbles and the calculation of foreground/background probabilities of all pixels in the image. In the second step, the calculated probabilities values are accepted as weight values and the segmentation process has been implemented more precision by using geodesic distance method. It can be show that to able to produce precise segmentation results in real-time, the algorithm can be used especially in medical image segmentation applications.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Mısır Tohumu Embriyolarının Bölütlenmesinde Tam Evrişimsel Ağ Tabanlı Mimarilerin Tam Bağlı Şartlı Rastgele Alanlar ile Entegrasyonu
    (2022) Alasu, Serdar; Talu, Muhammed Fatih
    Haploid ve diploid mısır tohumlarının sınıflandırılması mısır ıslahında önemli bir konudur. R1-nj renk markörü sayesinde haploid ve diploid mısır tohumları embriyolarındaki renklenme farklılıkları dikkate alınarak görsel olarak ayırt edilebilmektedir. Bu nedenle, mısır tohumu embriyolarının bölütlenmesi haploid ve diploid mısır tohumlarının sınıflandırılması için önemli bir ön-işlemdir. Bu çalışmada, mısır tohumu görüntülerinin otomatik embriyo bölütlemesinde tam evrişim ağ tabanlı derin öğrenme mimarilerinin (FCN8s, SegNet ve U-Net) bölütleme performansları değerlendirilmektedir ve bölütleme çıktılarının tam bağlı Şartlı Rastgele Alanlar yöntemiyle düzgünleştirilmesi incelenmektedir. Böylece tam bağlı Şartlı Rastgele Alanların bölütleme sonucuna etkisi araştırılmıştır Ayrıca bu çalışma için mısır tohumu görüntüleri piksel seviyesinde etiketlenerek referans görüntüler elde edilmiş ve haploid ve diploid mısır tohumu görüntüleri için yeni bir semantik görüntü bölütleme veri seti oluşturulmuştur. Çalışma sonuçları göstermiştir ki, tam evrişim ağ tabanlı derin öğrenme mimarileri ile tam bağlı Şartlı Rastgele Alanlar’ın birlikte kullanımı, görüntü bölütleme sonucunu ortalama IoU performans değerlendirme metriğinde FCN8s, SegNet ve U-Net derin öğrenme mimarileri için sırasıyla 0.0139, 0.0076, 0.0024 iyileştirdiği görülmüştür.