Ανάπτυξη μεθόδων ανάκτησης εικόνας βάσει περιεχομένου σε αναπαραστάσεις αντικειμένων ασαφών ορίων

• Κύριος συγγραφέας: Καρτσακάλης, Κωνσταντίνος
• Άλλοι συγγραφείς: Μεγαλοοικονόμου, Βασίλειος
• Μορφή: Thesis
• Γλώσσα: Greek
• Έκδοση: 2014
• Θέματα: Ανάκτηση εικόνας με βάση το περιεχόμενο; Κατάτμηση εικόνας; Ασαφή αντικείμενα; Περιγραφείς κίνησης; CBIR content based image retrieval; Image segmentation; Fuzzy objects; Motion descriptors; 006.42

Τα δεδομένα εικόνων που προκύπτουν από την χρήση βιο-ιατρικών μηχανημάτων είναι από την φύση τους ασαφή, χάρη σε μια σειρά από παράγοντες ανάμεσα στους οποίους οι περιορισμοί στον χώρο, τον χρόνο, οι παραμετρικές αναλύσεις καθώς και οι φυσικοί περιορισμοί που επιβάλλει το εκάστοτε μηχάνημα. Όταν το αντικείμενο ενδιαφέροντος σε μια τέτοια εικόνα έχει κάποιο μοτίβο φωτεινότητας ευκρινώς διαφορετικό από τα μοτίβα των υπόλοιπων αντικειμένων που εμφανίζονται, είναι εφικτή η κατάτμηση της εικόνας με έναν απόλυτο, δυαδικό τρόπο που να εκφράζει επαρκώς τα όρια των αντικειμένων. Συχνά ωστόσο σε τέτοιες εικόνες υπεισέρχονται παράγοντες όπως η ανομοιογένεια των υλικών που απεικονίζονται, θόλωμα, θόρυβος ή και μεταβολές στο υπόβαθρο που εισάγονται από την συσκευή απεικόνισης με αποτέλεσμα οι εντάσεις φωτεινότητας σε μια τέτοια εικόνα να εμφανίζονται με έναν ασαφή, βαθμωτό, «μη-δυαδικό» τρόπο. Μια πρωτοπόρα τάση στην σχετική βιβλιογραφία είναι η αξιοποίηση της ασαφούς σύνθεσης των αντικειμένων μιας τέτοιας εικόνας, με τρόπο ώστε η ασάφεια να αποτελεί γνώρισμα του εκάστοτε αντικειμένου αντί για ανεπιθύμητο χαρακτηριστικό: αντλώντας από την θεωρία ασαφών συνόλων, τέτοιες προσεγγίσεις κατατμούν μια εικόνα με βαθμωτό, μη-δυαδικό τρόπο αποφεύγοντας τον μονοσήμαντο καθορισμό ορίων μεταξύ των αντικειμένων. Μια τέτοια προσέγγιση καταφέρνει να αποτυπώσει με μαθηματικούς όρους την ασάφεια της θολής εικόνας, μετατρέποντάς την σε χρήσιμο εργαλείο ανάλυσης στα χέρια ενός ειδικού. Από την άλλη, το μέγεθος της ασάφειας που παρατηρείται σε τέτοιες εικόνες είναι τέτοιο ώστε πολλές φορές να ωθεί τους ειδικούς σε διαφορετικές ή και αντικρουόμενες κατατμήσεις, ακόμη και από το ίδιο ανθρώπινο χέρι. Επιπλέον, το παραπάνω έχει ως αποτέλεσμα την οικοδόμηση βάσεων δεδομένων στις οποίες για μια εικόνα αποθηκεύονται πολλαπλές κατατμήσεις, δυαδικές και μη. Μπορούμε με βάση μια κατάτμηση εικόνας να ανακτήσουμε άλλες, παρόμοιες τέτοιες εικόνες των οποίων τα δεδομένα έχουν προέλθει από αναλύσεις ειδικών, χωρίς σε κάποιο βήμα να υποβαθμίζουμε την ασαφή φύση των αντικειμένων που απεικονίζονται; Πως επιχειρείται η ανάκτηση σε μια βάση δεδομένων στην οποία έχουν αποθηκευτεί οι παραπάνω πολλαπλές κατατμήσεις για κάθε εικόνα; Αποτελεί κριτήριο ομοιότητας μεταξύ εικόνων το πόσο συχνά θα επέλεγε ένας ειδικός να οριοθετήσει ένα εικονοστοιχείο μιας τέτοιας εικόνας εντός ή εκτός ενός τέτοιου θολού αντικειμένου; Στα πλαίσια της παρούσας εργασίας προσπαθούμε να απαντήσουμε στα παραπάνω ερωτήματα, μελετώντας διεξοδικά την διαδικασία ανάκτησης τέτοιων εικόνων. Προσεγγίζουμε το πρόβλημα θεωρώντας ότι για κάθε εικόνα αποθηκεύονται στην βάση μας περισσότερες της μίας κατατμήσεις, τόσο δυαδικής φύσης από ειδικούς όσο και από ασαφείς από αυτόματους αλγορίθμους. Επιδιώκουμε εκμεταλλευόμενοι το χαρακτηριστικό της ασάφειας να ενοποιήσουμε την διαδικασία της ανάκτησης και για τις δυο παραπάνω περιπτώσεις, προσεγγίζοντας την συχνότητα με την οποία ένας ειδικός θα οριοθετούσε το εκάστοτε ασαφές αντικείμενο με συγκεκριμένο τρόπο καθώς και τα ενδογενή χαρακτηριστικά ενός ασαφούς αντικειμένου που έχει εξαχθεί από αυτόματο αλγόριθμο. Προτείνουμε κατάλληλο μηχανισμό ανάκτησης ο οποίος αναλαμβάνει την μετάβαση από τον χώρο της αναποφασιστικότητας και του ασαφούς στον χώρο της πιθανοτικής αναπαράστασης, διατηρώντας παράλληλα όλους τους περιορισμούς που έχουν επιβληθεί στα δεδομένα από την πρωταρχική ανάλυσή τους. Στην συνέχεια αξιολογούμε την διαδικασία της ανάκτησης, εφαρμόζοντας την νέα μέθοδο σε ήδη υπάρχον σύνολο δεδομένων από το οποίο και εξάγουμε συμπεράσματα για τα αποτελέσματά της.