Grabcut etkileşimli bölütleme yöntemi üzerinde iyileştirme çalışmaları

Abstract

Günümüzde teknolojinin gelişmesiyle birlikte birçok ortamda sayısal görüntüler kullanılmaktadır. Buna bağlı olarak bu sayısal görüntülerin işlenmesi ve çeşitli amaçlarla kullanılması için çok sayıda yöntem geliştirilmiştir. Görüntü işlemede uygulanan ilk ve en önemli adımlardan birisi bölütlemedir. Bölütleme sayesinde görüntü işlemenin ileri adımları için anlamsal veriler elde edilmektedir. Ancak kullanılan veri türü, uygulamanın amacı ve benzeri birçok nedenden dolayı tek bir bölütleme yöntemi her zaman istenen başarıyı verememektedir. Bu amaçla farklı problemler için çeşitli bölütleme yaklaşımları geliştirilmiştir. Bunlar arasında en çok dikkat çekenlerden biri de kullanıcı etkileşimli yöntemlerden graf yapısından yararlanılarak geliştirilen GrabCut etkileşimli bölütleme yöntemdir. Bu çalışmada GrabCut etkileşimli bölütleme yönteminin eksik ve zayıf yönleri araştırılmış ve bu yöntem için literatürde yapılan yenilikler analiz edilmiştir. GrabCut yönteminin orjinal yapısını bozmayan etkili ön işleme yöntemleri denenmiş ve sonuçlar orijinal GrabCut yöntemi ile kıyaslanmıştır. Gerçekleştirilen deneyler sonunda, giriş renk uzayının CIE tabanlı renk uzaylarına dönüşümünün ve ön işlem olarak kontrast iyileştirme yöntemlerinin (CLAHE ve Görüntülerin Kontrastının Algısal Tabanlı Geliştirilmesi) kullanımının başarıya olumlu yönde katkı sağladığı görülmüştür. Gürültülü görüntülerde kullanılan gürültü azaltma yöntemlerinin kullanımında ise bir iyileşme sağlanamamıştır. Today, with the development of technology, digital images are used in many environments. Accordingly, many methods have been developed to process these digital images and to use them for various purposes. One of the first and the most important steps in image processing is segmentation. Through segmentation, semantic data is obtained for the next steps of the image processing. However, due to the type of data used, the intent of the application, and many others, a segmentation method does not always give desired success. For these reasons, various segmentation methods are proposed for different problems. One of the most remarkable among the interactive segmentation methods is the GrabCut interactive segmentation method which is developed by utilizing graph structure. In this thesis, the shortcomings and weaknesses of GrabCut interactive segmentation method were studied and novelties in the literature for this method were analyzed. Efficient pre-processing methods that do not modify the original structure of the GrabCut method have been tested and the results were compared with the original GrabCut method. As a result of the experiments, it was seen that, the conversion of the input color space to the CIE-based color spaces and the use of contrast enhancement methods (CLAHE and Perception-Based Contrast Enhancement of Images) as a pre-process contributed positively to the success. There is no improvement in the use of noise reduction methods on the noisy images.