Spatially Adaptive DGL Test for Robust User-Assisted Multilabel Segmentation

Authors : Hüseyin AFŞER

Pages : 569-576

Doi:10.21605/cukurovaumfd.1146610

View : 12 | Download : 7

Publication Date : 2022-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Son dönemde DGL testi, kullanıcı yardımlı görüntü kesitleme problemine başarıyla uygulanmış ve etiketlenmiş pikseller, kesit çerçeveleri ve piksel tohumları gibi farklı kullanıcı girdileriyle kararlı bir şekilde çalışarak çoklu görüntü kesitleme problemine basit ve etkili bir çözüm olarak sunulmuştur. Fakat, sunulan temel yöntemde kullanıcı girdilerinin görüntü kesitleri hakkında sağladığı uzlamsal bilgiden faydalanılmamış ve test sadece renk uzayında uygulanmıştır. Bu çalışmada, kullanıcı girdilerinin uzlamsal bilgilerinin daha iyi bir kesitleme performansı için temel karar verme mekanizmasına dahil edildiği, uzlamsal olarak duyarlı bir DGL testi sunulmuştur. Önerdiğimiz yöntemin, algoritmik ya da hesaplama karmaşıklığını arttırmadan, basit ve muntazam bir şekilde temel yönteme dahil edilebildiği gösterilmiştir. Berkeley BSDS500 görüntü veri tabanında yaptığımız betimlemeler önerilen yöntemin faydalarını göstermekte olup; performans betimlemeleri, temel yönteme göre %3 oranında kesitlemede iyileştirme elde edilebileceğini göstermektedir.
Keywords : Kullanıcı yardımlı görüntü kesitleme, Çoklu görüntü kesitleme, Karalı hipotez testi, DGL testi