Türdeş yoğunlukta olmayan arkaplan ve önplana sahip nesnelerin olasılık yoğunluk fonksiyonu tabanlı veri terimi ve parametrik olmayan şekil önbilgisi kullanılarak bölütlenmesi (Segmentation of inhomogeneous foreground and background intensity objects using a probability density function based data term and nonparametric shape priors)

Abstract

Bu çalısmada türdes yoğunlukta olmayan arkaplan ve önplana sahip resimlerin bölütlenmesini ele alıyoruz. Bölütlenecek olan nesnenin iç ve dıs bölgelerinin türdes olmaması bölütleme islemini zorlastırmaktadır. Türdes olmama durumunun sebepleri arasında görüntülerin düsük kalitede olması ve gürültü gösterilebilir. Ayrıca bu bölgelerin kendileri yüzey dokusuna sahip olabilirler. Zorlu bölütleme sorunlarını çözmek üzere önerilen ve sıkça kullanılan bir yaklasım sekil önbilgisini kullanmaktır. Sekil önbilgisi kullanılarak düsük kalitedeki görüntülerin bölütlenmesinde gelismeler kaydedilmistir. Ancak; mevcut sekil tabanlı yaklasımların çoğu bölütlenecek olan nesnenin iç ve dıs bölgelerini türdes olarak kabul ettikleri için yukarıda bahsi geçen özelliklere sahip görüntülerde basarılı bir sonuç vermemektedirler. Biz bir yandan türdes olmayan bölge yeğinliklerinin olasılık yoğunluk fonksiyonlarını, diğer yandan da bölütlenecek nesnelerin sekillerini öğrenip kullanan bir bölütleme yaklasımı öneriyoruz. Önerdiğimiz yöntem türdes yoğunlukta olmayan bölgelere sahip görüntülerin bölütlenmesinde basarılı sonuçlar vermektedir