Multiresolution image registration based on wavelet transform
Dalgacık dönüşümüne dayalı çok çözünürlüklü görüntü çakıştırma
- Tez No: 243647
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HALDUN SARNEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Görüntü çakıştırma, görüntüler arasındaki en iyi geometrik dönüşümü tahmin etme işlemidir. Görüntü çakıştırma metotlarının ana amacı, affine geometrik dönüşüm olduğunu kabul edersek referans ve döndürülmüş ve/veya ötelenmiş ve/veya ölçeklendirilmiş giriş görüntüsü arasındaki geometrik dönüşüm değişkenlerinin bulunmasıdır. Bu tezde, dalgacık dönüşümünün (DD) çok çözünürlüklü yaklaşımı görüntü çakıştırma işlemini gerçekleştirmek için kullanıldı. Dalgacık dönüşümüne dayalı görüntü çakıştırma metotları döngülüdür; bundan dolayı hesaplama zamanını azaltmak ve dayanıklılığı artırmak için eniyileme metotlarına ihtiyaç duyulmaktadır. Metodun eksikliklerinin üstesinden gelmek için, eniyileme yöntemlerinden genetik algoritma (GA) ve eşzamanlı sarsım stokastik yaklaştırması (ESSY) çok çözünürlüklü yapı ile birleştirilmiştir. Normalize çapraz korelasyon ve karşılıklı bilgi miktarı görüntülerin benzerliğini ölçmek için kullanıldı.Görüntü çakıştırma uyarlaması ve performans testleri Matlab'da gerçekleştirildi. Bu tezde beş farklı dalgacık dönüşümüne dayalı görüntü çakıştırma uygulaması gerçekleştirilmiştir. Bunlar, normalize çapraz korelasyon kullanılarak tam arama algoritması, normalize çapraz korelasyon ve karşılıklı bilgi kullanarak eşzamanlı sarsım stokastik yaklaştırmasına dayalı çakıştırma, ve normalize çapraz korelasyon ve karşılıklı bilgi kullanarak genetik algoritmaya dayalı çakıştırma. Görüntü çakıştırma metotları hem gürültüsüz hem de gürültülü görüntülerle test edildi. Karşılıklı bilgi kullanarak eşzamanlı sarsım stokastik yaklaştırmasına (ESSY) dayalı çakıştırma yöntemi yüksek doğruluk elde etmekte ve hesaplama süresi bakımından en iyi sonuçları vermektedir.
Özet (Çeviri)
Image registration is the process of estimating an optimal geometrical transformation between images. The main goal of image registration methods is to find transformation parameters between references and rotated and/or translated and/or scaled input images, assuming that affine geometrical transformation exists. In this thesis, a multi-resolution approach of wavelet transform (WT) has been used to perform image registration operation. Wavelet transform based image registration methods are iterative so optimization methods are needed to decrease computational time and increase robustness. Of the optimization methods, genetic algorithm (GA) and simultaneous perturbation stochastic approximation (SPSA) have been combined with multi-resolution scheme to overcome drawbacks of method. Normalized cross correlation and normalized mutual information have been used to measure similarity of images.Image registration implementations and performance tests have been performed in Matlab. In this thesis, five different application of wavelet transform based image registration have been implemented. These are full search algorithm with using normalized cross-correlation, simultaneous perturbation stochastic approximation based registration with using normalized cross-correlation and normalized mutual information, and genetic algorithm based image registration with using normalized cross-correlation and mutual information. Image registration methods have been tested with both noiseless images and noisy images. SPSA based method with using mutual information achieves high accuracy and gives the best results in terms of computational time.
Benzer Tezler
- Optik uydu görüntülerinin birleştirilmesinde frekans bölgesi filtrelerinin karşılaştırılması
Comparision of frequency domain filters in optical image fusion
KÜBRA NUR BULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN
- Tarımsal yaz ürünlerin sentinel-2 uydu görüntülerinden rastgele orman algoritması ile nesne-tabanlı sınıflandırılması
Object-based classification of summer crops from sentinel-2 satellite images using random forest algorithm
MESUT YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve FotogrametriHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER
- Yeni çoklu çözünürlüklü görüntü ayrışımları ile çoklu spektral ve pankromatik uydu görüntülerinin füzyonu
Fusion of multuispectral and panchromatic images via new multiresolution image decomposition
NUR HÜSEYİN KAPLAN
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN ERER
- A new approach for facial expression recognition with an adaptive classification
Uyarlanabilir sınıflandırma ile yüz ifade tanıma için yeni bir yaklaşım
ABUBAKAR MUHAMMAD ASHIR
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAYRAM AKDEMİR
- Change detection of buildings from high resolution satellite imagery and existing map data using object based classification
Nesne tabanlı sınıflandırma ile yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ve mevcut harita verilerinden bina değişimlerinin tespiti
FATEMEH SAFARLOU
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Jeodezi ve FotogrametriHacettepe ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER