Seniha KETENCİ, Ali GANGAL

Transkript

1 Fıat Ünivesitesi-Elazığ OTOMATİK TOHUMLANDIRMALI BÖLGE BÜÜTME METODULA RENKLİ GÖRÜNTÜLERDE BÖLGE VE KENAR TESPİTİ Seniha KETENİ, Ali GANGAL Elektik-Elektonik Mühenisliği Bölümü Kaaeniz Teknik Ünivesitesi {senihaketenci, ÖZET Teknolojinin faklı alanlaına üyük i öneme sahip göüntüen, oğu analizle istenilen ilgi ele eileili. Göüntü ölütleme, göüntüen vei elesine kullanılailecek oğu i tecihi. Bu seepteni ki; ölütleme, göüntü işleme alanına ye alan önemli aaştıma konulaınan iii. Bu çalışmaa faklı göüntüle kullanılaak enkli imge ölütlemesi geçekleştiilmişti. Renkli göüntü ölütlemesi için otomatik tohumlanımalı ölge üyütme yöntemi kullanılmıştı. Tohum piksel aaylaınan tohumlaı seçen eşik eğei, göüntü kena pikselleinin otalama ökli uzaklığıyla ilişkileniileek inamik özellik kazanmıştı. Dinamik hale getiilen u eşik eğei paametesiyle tohum seçimi iyileştiilmişti. Dolayısıyla aha iyi ölütlemeyle aha oğu ölge ve kena tespiti geçekleştiilmişti. Anahta Kelimele: Renkli Göüntülee Bölütleme, Otomatik Tohumlanımalı ölge üyütme, Kena elileme, Bölütleme Tekniklei.. GİRİŞ Göüntü ölütleme, i imgeeki aynı özellikteki ölgelein çıkaılması veya ölgele aasınaki sınılaın ulunması olaak tanımlanı. Göüntü analizinin önemli i asamağı olaak kaul göen u süeç, imgeyi anlamlı ileşenlee veya nesnelee ayıı. Bölütleme, göüntü işleme alanına halen aaştıılmakta olan i konuu ve pek çok uygulaması mevcuttu. Göüntü ölütleme üün kalite enetimi, tıi hastalık teşhisi, uyu göüntüleinin işlenmesi, MR (manyetik ezonans göüntü analizi, tafikte çalıntı aaçlaın tespiti ve gösel-yönleniimli otonom ootlaın kontolü gii uygulamalaa aa işlem olaak kullanılı [,]. Göüntü ölütleme ütünüyle insan yapısının göüş algısıyla ilgilii. İnsanlaın göme uyulaı, onlaa çaa hacamaan çeveleineki faklı ojelei ve onlaın haeketleini algıma, onlaı tanımlama olanağı vei. Kaışık i süeç olmasına ağmen insanın gösel algı sistemi unu oğal i aktivite olaak kolaylıkla yapa. Pefomansı insanın gösel algı sistemiyle kıyaslanığına yapay algoitmala için ne yazık ki u o kaa kolay eğili [3]. Göüntü ölütleme kavamı ilk gi seviyeli göüntüle için kullanılmış ve uygulanmıştı. Son yıllaa a ise enkli göüntü ölütleme için va olan gi seviyeli göüntü ölütleme yöntemlei moifiye eilmiş ya a yeni yöntemle geliştiilmişti. Göüntü ölütleme için tek ve stanat i yaklaşım yapılamamaktaı. Göüntüe faklı tüeki göüntü paçalaı(sahnelei, tanımlamalala elilenen ölütlei oluştumaktaı. Göüntüen u kısımlaı özütleyeilecek içok faklı yol vaı. Uygun ölütleme tekniği seçimi göüntünün tipine ağlıı [4]. Göüntü tüüne ve uygulamanın çeşiine göe ölütleme tekniğinin uygunluğu eğişi. Henüz ütün göüntülee uygulanailen ve iyi sonuçla veen stanat i teknik geçekleştiilememişti [4]. Geliştiilmiş göüntü ölütleme tekniklei şu aşlıkla altına toplanaili; Piksel Taanlı Teknikle Sını Taanlı Teknikle 3 Bölge Taanlı Teknikle 4 Gafik Taanlı Teknikle 5 Moel Taanlı Teknikle 6 apay Sini Ağı Taanlı Teknikle 7 Melez Teknikle Göüntü ölütlemeyle ilgili yakın zamana yapılan çalışmala şöylei; tohumlanımalı ölge üyütme üşüncesi ilk Aams Bischof ve Leanne Bischof taafınan 4 yılına otaya konu. Öneiklei tohumlanımalı ölge üyütme (TBB yöntemine nesnele, ölge ve enk ağaşlığına göe ölütleni [5]. hantal Revol ve Michel Joulin algoitmayı aha işe yaa nesne özniteliklei ve üyütme-ileştime ölçütü ile 7 e moifiye etti [6]. Fakat incelenmiş olan nokta ve ölgelein sıasına ağımlı olması algoitmalaının yeteli olmaığını göstei. S.. Wan ve E.H. William 003 te geliştiiklei simetik i fonksiyonla piksel işlem sıasına ağımlılık soununu çözen simetik ölge üyütme metounu geliştii [7]. Bi yıl sona L. Zhi ve. Jie tohumlanımalı ölge üyütme (TBB yi piksel üzeyinen ölge üzeyine genişleten, hızlı tohumlu ölge ileştime yaklaşımını yaptı [8]. 005 yılına ue Feng, Hui Fang, ve Jianmin Jiang taafınan oku ütünlüğüne ayanaak aşlangıç tohum pikselleini seçen, otomatik tohumlamayla ölge üyütme yöntemi geliştiili []. F.. Shih ve S. heng enkli imge ölütlemesi için RGB enk uzayınan enk uzayına önüştüen, 8-ağlantılı komşuluklaıyla ilişkili olaak hesaplanan maksimum öklit uzaklığına ve enk enzeliğine göe aay aşlangıç tohum pikselleini otomatik elileyen otomatik tohumlanımalı ölge üyütme metounu (OTBB geliştii [4]. Bu çalışmaa enkli göüntü ölütlemesi için otomatik tohumlanımalı ölge üyütme yöntemine inamik hale getiilen eşik eğei paametesiyle tohum seçimi iyileştiileek aha iyi ölütlemeyle aha oğu ölge ve kena tespiti geçekleştiilmişti.

2 Elektik-Elektonik ve Bilgisaya Sempozyumu 0. OTOMATİK TOHUMLANDIRMALI BÖLGE BÜÜTME Otomatik tohumlanımalı ölge üyütme yöntemi, ölge üyütme metou ile kümelemenin kominasyonuyla geçeklenmiş melez i teknikti. Renkli göüntülee ölütleme için kullanılı ve algoitma asamaklaı aşağıaki giii [4]. Renkli göüntünün RGB enk uzayınan uzayına önüşümü enk Tohum pikselleini elilemek için otomatik tohum seçme algoitmasını uygulama Renkli imge ölütlemesi için tohumlanımalı ölge üyütme algoitmasını uygulama Aşıı ölütlemeyi önlemek için ölge ileştime algoitmasını uygulama Şekil : Otomatik tohumlanımalı ölge üyütme algoitması.. Temel Renk Uzayınan Renk Uzayına Dönüşüm RGB enk uzayınan enk uzayına önüşüm, otomatik tohumlanımalı ölge üyütme algoitmasının iinci aımıı. RGB uzayı enklein gösteimi için en uygun moel olmasına kaşın göüntü ölütlemesi ve analizi için tecih eilmez. Bunun seei R, G ve B ileşenlei aasınaki ilişkinin kuvvetli olmasıı. Buna ek olaak simetik olmayan RGB enk uzayının enk noktalaı aasınaki uzaklığın üzgün i skalaa algısal fakla temsil eilememesi ölütleme için enk uzayının tecihini etkin kıla[4]. Sonuç olaak göüntü işleme ve göüntü analizi yapailmek için göüntü RGB en iğe enk moelleine önüştüülmüştü. enk uzayının tecih eilmesinin seeplei şunlaı [4]; * MPEG ve JPEG gii vieo sıkıştıma stanatlaına enk uzayının kullanılması, * İnsan algısınaki enk faklaı u uzaya ökli uzaklığıyla iek olaak ifae eileilmesi, * oğunluk ve oygunluk ileşenleinin kolaylıkla ve iiinen ağımsız kontol eileilmesii. RGB uzayınan ( e veilmişti. uzayına önüşüm fomülü eşitlik R X G 8 ( B 8.. Otomatik Tohum Seçimi Otomatik tohum seçimi, otomatik tohumlanımalı ölge üyütme algoitmasının ikici aımıı. Göüntünün RGB en ye önüşümü tamamlanıktan sona tohum pikselleinin elilenmesi geeki. Piksellein tohum pikseli olaak seçilmesi önemli i süeçti. Tohumla ne kaa iyi elilenise aşaı o kaa atmaktaı. Otomatik tohum seçimine ikkat eilmesi geeken üç husus vaı [4]: Tohum piksellei 8-komşuluğunaki piksellele yüksek enzelikte olmalıı. He ayı ölgeye en az i tohum pikseli üşmelii. Faklı ölgelein tohum piksellei iiinin 8-komşuluğuna ulunmamalıı. Diğe i eyişle faklı ölge tohumlaı iiiyle ağlantısız olmalıı. Tohum pikselleini elilemek için ilk olaak he i pikselin enzelik eğeini hesaplamak geeki. Bu enzelik eğei, pikselinin 8-komşuluğunaki pikselleen ele eilen stanat sapmayla ilgilii. Renkli göüntüeki he pikselin, ilgili piksel 3x3 lük penceenin mekezine kalacak şekile, üç ileşenin otalama eğei eşitlik (, eşitlik (3 ve eşitlik (4 en hesaplanmıştı., ve pencee içeisineki piksellein, ve ileşenleinin otalama eğeleleii., i i, i ise göüntüeki 3x3 oyutunaki maskeeki piksellein, ve eğeleii. ( j ( j ( j (3 j ( j (4 j Göüntüe i pikselin, ve ileşenleinin stanat sapmalaı,,, eğelei eşitlik (5, eşitlik (6 ve eşitlik (7 en ayı hesaplanı.

3 Fıat Ünivesitesi-Elazığ Bi piksel için stanat sapma eğei, ;, ileşenleinin stanat sapmalaının, eğeleinin toplamıı. ve,, (5 (6 + (8 + Eşitlik (8 en ele eilen toplam stanat sapma eğei en üyük çıkaili. Bu seepten olayı maksimum eğeine ölüneek [0, ] aasına nomalize eilmişti. max eğei ütün göüntü piksellei için hesaplanan ve göüntüyle aynı oyutta olan matisineki maksimum eğei. N / max ( İlgili pikselin enzelik eğei Hh, N nomalize stanat sapmanın eğeinen çıkaılmasıyla ele eilmişti. Hh (0 N Bütün pikselle için aynı işlem yapılaak göüntü enzelik matisine ulaşılmıştı. Tohum piksel aaylaını elilemek için iinci koşul enzelik ile tanımlanı. Koşul : Tohum pikseli aayının enzelik eğei elilenen i eşik eğeinen, aha üyük olmalıı. Bu eğe, enzelik matisinen Otsu metouyla elilenmişti. Otsu metouna göe ayıma kiteini, iğe i eyişle B / W yi maksimum yapan eğe, enzelik matisinen eşik eğei olaak seçili. Ayıma kiteinin maksimum eğeine, B sınıfla aası vayans maksimum; W sınıf içi vayans minimumu. İkincil koşula eğeleniilecek ölçüt, ilgili pikselin 8- komşuluğuyla olan ağıl ökli uzaklığı i. (7 ( i + ( i + ( i i,.., 8 i ( max max 8 ( ( i i Göüntüeki he i piksel için piksele 8-komşuluğunaki pikselle kullanılaak ağıl ökli uzaklığı hesaplanmıştı. 8- komşuluğunaki i. piksel için uzaklık i i. Bi piksel için 8-komşuluğunaki 8 pikselle uzaklığı hesaplanmış ve u eğele aasınan maksimum eğe seçileek maske mekezineki piksel için ağıl ökli uzaklığı olaak kayeilmişti. Bütün pikselle için u işlem tekalanmış ve ağıl ökli uzaklığı matisi ele eilmişti. Bağıl ökli uzaklığıyla ikincil koşul inceleni. Koşul. İlk koşulu geçen tohum piksel aaylaının 8- komşuluğunaki pikselleen ele eilmiş ve maksimumu alınmış ağıl ökli uzaklıklaına akılı. Tohum piksel aaylaınan ağıl ökli uzaklığı, önceen elilenen i eşik eğei olan en, üyük olanla tohum pikseli olaak seçili. Shih [4] yaptığı eneyle sonucuna u eşik eğei, i sait olan 0.05 eğei olaak elilemişti.... eğeinin inamikleştiilmesi Tohum pikselleini elileyen eğei ne kaa iyi elilenise, sınıflanıılmamış piksel sayısı o kaa azalı. Dolayısıyla işlem yükü hafifle ve piksellein yanlış sınıflanıılma olasılığı iğe i eyişle hata olasılığı üşe. Bu çalışmaa, eşik eğeini inamik olaak elilemek için RGB göüntü HSV uzayına taşınmış ve piksel eğelei H (hue, ton, S (satuation, oyum, V (value, palaklık eğeleiyle ifae eilmişti. H üzeinen canny kena elileme algoitmasıyla kenalaın kooinatlaı elilenmiş ve uzayına u kena pikselle için ökli uzaklığı hesaplanaak eşik eğei fomüle eilmeye çalışılmıştı. anny kena elileme opeatöüyle, göüntü H ileşeni üzeinen elilenen kena pikselleinin ağıl ökli uzaklığı hesaplanmıştı. anny kena elileme opeatöüyle U tane kena pikseli kayeilmişti. u. kena pikseli için ökli uzaklığı, u eşitlik (3 ve eşitlik (4 en hesaplanmıştı. ( u iu + ( u ui + ( u ui iu i,...,8 (3 max( 8 u u u u ui (4 i He i kena pikseli için hesaplanan ağıl ökli uzaklıklaı toplanaak kena piksel sayısına ölünmüştü. 3

4 Elektik-Elektonik ve Bilgisaya Sempozyumu 0 U ot u U u (5 Eşitlik (3 te ele eilen otalama uzaklık ile eğei inamik olaak elilenmeye çalışılmıştı. Kena pikselleinin ot otalama uzaklık eğeinin ve u nun otanca teimi otanca( u nun faklı katlaı faklı göüntülee enenmişti. Sonuçta en uygun eğelee eşitlik (6 aki fomüle ile ulaşılmıştı..3. Tohumlanımalı Bölge Büyütme (6 Bölge üyütme, otomatik tohumlanımalı ölge üyütme algoitmasının üçüncü asamağıı. Biiiyle ağlantılı tohum piksellei tek i ölge olaak üşünülü. Sınıflanıılmayan pikselle eğeleniileek tohum ölgeleinen iine ahil eili. Bağlantılı tohum pikselleinin oluştuuğu ütün ölge kena pikselleinin 4-komşuluğunaki henüz i ölgeye ahil eilmemiş piksellee akılmış ve u pikselle Q gii i kümee listelenmişti. Q kümesineki ütün piksellein komşu oluklaı ölgelee göe ağıl ökli uzaklığı hesaplanmıştı. Q kümesineki hehangi i t pikseli için ağıl ökli uzaklığı t ; t pikselinin t, t ve t eğelei ile t pikselinin komşu oluğu k. ölgenin otalama eğelei k ile eşitlik (7 eki gii hesaplanmıştı. k, k ve ileştime işlemi, ileşme olacak ölge kalmayana kaa evam ee. Ökli uzaklığına göe yapılan ileştimeen sona ölge oyutuna göe e i ileşme geçekleştiili. ye göe ileşmeen sona oluşan ölgele ikinci i sınamaan geçiilmişti. Bölge oyutu, göüntüeki toplam piksel sayısının /50[4] en küçük olan ölgele; komşu ölgeleen enk uzaklığı en küçük olanla ileştiilmişti [4]. ( m ( Rm, Rn min m n + ( m m + ( m n, n m n n (8 n ; oyutu, toplam piksel sayısının /50[4] en küçük olan ölge; ise ölgesinin komşu ölge veya ölgeleii. e komşu ütün ölgele için ökli uzaklığına akılmış ve en kısa uzaklığa sahip ölgesine ahil eilmişti. Sonuç olaak u son işlemle ölütleme iğe i eyişle ölge ve kena elileme süeci tamamlanmıştı. 3. SONUÇLAR Otomatik tohumlanımalı ölge üyütme metouna tohum pikselleini elileyen 0.05 eğeineki eşik eğei sait i eğe yeine göüntüye ağlı eğişen i eğe olması ölütlemenin aşaısını atımaktaı. Bazı esimle için 0.05 eğei çok fazla gelmekte ve önemli olan ölgelein aşka ölgelele ileşmesine seep olmaktaı. Bunun aksine azı imgele için ise u eğe çok küçük olmakta ve geeksiz ölge tespiti yapmaktaı. Eşitlik (6 aki fomülle tohum pikselleini elileyen eşik eğei inamik özellik kazanmıştı. Böylece geeksiz ölge tespiti veya önemli ölgelein i ölge olaak gösteilmesi gii istenmeyen süeçle otaan kalmıştı. En küçük ökli uzaklık eğeine sahip piksel komşu oluğu ölgeye ahil eiliken 4-komşuluğunaki sınıflanıılmamış pikselle Q kümesine alınmıştı. Bu işleme sınıflanıılmamış ütün pikselle sınıflanıılıncaya kaa evam eilmişti..4. Bölge Bileştime Bölge ileştime aımı, otomatik tohumlanımalı ölge üyütme algoitmasının son aımıı. Çeşitli tohumla aşıı ölütlemeye seep olacağınan sonaki aıma ölge ileştime yapılması geeki. Komşu hehangi iki ölge aasınaki uzaklık elilenen eşik eğeinen küçük olmuşsa u iki ölge ileştiilmişti. Buaa 0. seçilmişti[4]. Bölge 4

5 Fıat Ünivesitesi-Elazığ (a (a ( (c Şekil 4. (a Oijinal göüntü ( Göüntüyü 0.05 [4] ile ölütleme, (c Göüntüyü inamikleştiilmiş ile ölütleme ( (c Şekil. (a Oijinal göüntü ( Göüntüyü 0.05 [4] ile ölütleme, (c Göüntüyü inamikleştiilmiş ile ölütleme Şekil.(a, şekil 3.(a ve şekil 4.(a aki imgele için 0.05 eşik eğei tohum pikselleinin aha etkin elilenmesine üyüklük olaak eğei küçük gelmişti. Geliştiilen fomülen yeni hesaplanan ve eğei 0.05 en üyük eşik eğeleiyle geeksiz ölge tespitinen kaçınılığı, öylece ölge ve kenalaın aha iyi tespit eiliği gözlemlenmişti. (a (a ( (c Şekil 3. (a Oijinal göüntü ( Göüntüyü 0.05 [4] ile ölütleme, (c Göüntüyü inamikleştiilmiş ile ölütleme ( (c Şekil 5. (a Oijinal göüntü, ( Göüntüyü 0.05 [4] ile ölütleme, (c Göüntüyü inamikleştiilmiş ile ölütleme 5