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: Dalgacık dönüşümleri, Genetik algoritmalar, Wavelet transforms, Genetic algorithms
- 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: Belirtilmemiş.
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
- Histogram-based sampling and multi-level global registration for 3D point clouds
3B nokta bulutları için histogram tabanlı örnekleme ve çok katmanlı global eşleştirme
OSMAN ERVAN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Çiftçi kayıt verileri ve açık kaynak kodlu EO-Learn kütüphanesi kullanılarak tarımsal ürün desen tespiti ve kontrolü
Agricultural product pattern detection and control using farmer registration data and open source code EO-Learn library
FATİH FEHMİ ŞİMŞEK
Doktora
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriNecmettin Erbakan ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN SAVAŞ DURDURAN
- 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
- Depth-guided super-resolution of 3D video
3 boyutlu videonun derinlik yönlendirmeli çözünürlük iyileştirmesi
ÖZGÜN GENÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. MURAT TEKALP