Close

İmge Ayrıştırma için Özgün Süperpiksel Bölütleme Algoritmaları Geliştirilmesi

Back

Ad: Hasan Fehmi
Soyad: Ateş
Fakülte/Bölüm: Mühendislik / Elektrik-Elektronik
Proje İsmi: İmge Ayrıştırma için Özgün Süperpiksel Bölütleme Algoritmaları Geliştirilmesi
Proje Başlangıç Tarihi: 01.09.2015
Süresi: 2 yıl
Fon Veren Kurum: TÜBİTAK
Fon Programı: 1001 - Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Pr.
Varsa Firma Ortağı: -

Süperpikseller son zamanlarda imge bölütleme ve sınıflandırma problemlerinde giderek önem kazanmaktadır. Süperpiksel tabanlı bölütlemede görüntü görsel olarak anlamlı atomik bölgelere ayrılarak nesne kenarlarıyla uyumlu çok sayıda bölüt elde edilmektedir. Sahne etiketlemede imge öncelikle bir süperpiksel algoritması ile görsel olarak tutarlı küçük parçalara bölütlenmekte; daha sonra süperpikseller farklı sınıflara ayrıştırılmaktadır.

Bu projede imge ayrıştırma başarımının eniyilenmesi için özgün süperpiksel bölütleme yöntemleri geliştirilmesi üzerinde durulacaktır. Literatürden farklı olarak, alternatif süperpiksel bölütleme yaklaşımları ve kriterlerinin sınıflandırma başarımı üzerindeki etkilerini inceleyip sınıflandırma problemine ve nesne sınıflarına özgü bölütleme yapmayı öneriyoruz. Dolayısıyla sınıflandırıcı, bir ön-işlem ile belirlenmiş süperpikselleri etiketlemek yerine, bölütleme ve etiketleme süreçlerini birlikte ve paralel yürütecektir. Bölütleme ve sınıflandırma problemlerini ortak ele alan bu yaklaşım sayesinde hem bölütleme hem de sınıflandırma başarımının birlikte eniyilenmesi hedeflenmektedir. Projenin diğer hedefleri şunlardır:
1) Her nesne sınıfı için en doğru süperpiksel bölütleme kriterlerinin ve öznitelik betimleyicilerinin belirlenmesi;
2) Süperpiksel bölütlerinin şekilsel/morfolojik, geometrik, renk ve dokusal özellikleri kullanılarak çeşitli öznitelikler tanımlanması ve sınıflandırma başarımlarının test edilmesi;
3) Komşuluk bilgisini dikkate alarak uzamsal olarak tutarlı sınıflandırma yapılması;
4) Geliştirilen yaklaşımların parametrik olmayan sınıflandırıcılar ile farklı veri kümelerinde test edilmesi.

Bu proje ile süperpiksel bölütleme ve imge ayrıştırma problemi ortak bir çatı altında ele alınarak bölütleme ve sınıflandırma başarımında kayda değer iyileşme sağlanması hedeflenmektedir. Projenin son döneminde geliştirilen yöntemler uzaktan algılama problemlerinde test edilecektir; uydu görüntülerinden arazi örtüsü sınıflandırma ve afet (deprem, yangın, sel) hasar tespiti için süperpiksel tabanlı yöntemlerin kullanılması ile proje çıktılarının özgün ve pratik uygulamaları gösterilmiş olacaktır.