Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/79109
| Title: | การแบ่งส่วนรูปภาพดอกไม้ด้วยการใช้ซาเลียนซีแมปร่วมกับการประยุกต์ใช้ปริภูมิสีเอชเอสวีและหน้ากากสี |
| Other Titles: | Flower image segmentation using saliency map with the application of HSV color space and color mask |
| Authors: | ธนณัฏฐ์ หงษ์ทอง |
| Advisors: | สุรณพีร์ ภูมิวุฒิสาร |
| Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี |
| Subjects: | การวิเคราะห์ข้อมูลภาพ การแยกข้อมูลภาพ Image analysis Image segmentation |
| Issue Date: | 2564 |
| Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Abstract: | การจำแนกประเภทรูปภาพดอกไม้เป็นสิ่งที่ท้าทาย เนื่องจากความคล้ายคลึงกันทางกายภาพของดอกไม้ เทคนิคการแบ่งส่วนรูปภาพ (Image segmentation) สามารถลดความซับซ้อนขององค์ประกอบภายในพื้นหลังภาพ ทำให้การจำแนกประเภทรูปภาพดอกไม้มีประสิทธิภาพมากขึ้น งานวิจัยชิ้นนี้ได้นำเสนอแนวคิดการแบ่งส่วนรูปภาพ โดยอิงการใช้ประโยชน์จากซาเลียนซีแมป (Saliency map) ในการเลือกบริเวณที่สนใจภายในภาพ และการใช้ปริภูมิสีเอชเอสวี (HSV) ผนวกกับการใช้หน้ากากสี (Color mask) ในการช่วยลดรายละเอียดที่ไม่สำคัญภายในพื้นหลังของรูปภาพ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าวิธีการที่นำเสนอให้ผลลัพธ์การแบ่งส่วนรูปภาพโดยวัดจากค่าเฉลี่ย IoU เท่ากับ 54% (ซึ่งมากกว่างานวิจัยก่อนหน้า 13 %) ในขณะที่ค่าความถูกต้อง ความแม่นยำ ค่าความครบถ้วน และค่า F1 เมื่อจำแนกประเภทดอกไม้ด้วยแบบจำลอง VGG16 ที่ผ่านการปรับโครงสร้างเท่ากับ 87 % |
| Other Abstract: | The classification of flowers is a challenging task, due to the similarity of flowers’ physical characteristics. Image segmentation techniques can simplify such details within the image background, making it possible to classify flowers efficiently. In this paper, we propose a technique for image segmentation based on saliency map to select interested region within the image. The use of saliency map combining with the HSV color space with color mask can reduce insignificant details within the image background. Experimental results have shown that our method can select interested region and can reduce the background detail considerably. Our method can achieve 54% mean IoU (up to 13% higher than previous works), while achieving accuracy, precision, recall and F1 values at 87% when it integrates efficiency with the VGG-16 pre-trained model. |
| Description: | วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2564 |
| Degree Name: | วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต |
| Degree Level: | ปริญญาโท |
| Degree Discipline: | สถิติ |
| URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/79109 |
| URI: | http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2021.1053 |
| metadata.dc.identifier.DOI: | 10.58837/CHULA.THE.2021.1053 |
| Type: | Thesis |
| Appears in Collections: | Acctn - Theses |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 6280122826.pdf | 3.68 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.