Geri Dön

Nokta belirleme algoritmaları ile otomatik görüntü eşleştirme

Automatic image matching with point detection algorithms

PDF İndir

  1. Tez No: 321467
  2. Yazar: HAYRETTİN ACAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FEVZİ KARSLI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 53

Özet

Görüntü eşleştirme kavramı, Dijital Fotogrametri, Uzaktan Algılama, Görüntü İşleme ve Bilgisayarla Görme (Computervision) gibi alanların en önemli ortak konularından biridir. Özellikle fotogrametri ve uzaktan algılamada, stereo değerlendirme ile nokta konum tespiti ve görüntü uzayında ilgili nokta koordinatının elde edilmesi amacıyla görüntü eşleştirme işlemi mutlaka yapılmalıdır. Görüntülerin eşleştirilebilmesi için, detay noktalarının stereo görüntüler üzerinde seçilmesi ve eşlenik noktaların en iyi şekilde belirlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, otomatik görüntü eşleştirme işlemi ve nokta çıkarımı için kullanılan Speeded Up Robust Feature (SURF), Featuresfrom Accelerated Segment Test (FAST) ve Harris &Stephens Detector (HARRIS) algoritmalarının başarısı test edilmiş ve bu algoritmalar karşılaştırılmıştır. Ayrıca, bulunan ortak detay noktalarından en iyilerinin otomatik olarak eşleştirilmesi ve hatalı eşleşmelerin de Random Sample Consensus (RANSAC) algoritması ile otomatik olarak ayıklanması incelenmiştir. Sonuç olarak son yıllarda nokta çıkarımı amacıyla yaygın olarak kullanılan SURF, FAST ve HARRIS algoritmalarının fotogrametri ve uzaktan algılama yöntemleri ile elde edilmiş görüntüler üzerindeki performansları ortaya konulmuştur. FAST algoritmasının özellikle köşe noktalarının yakalanmasında, SURF algoritmasının ise diğerlerinden fazla sayıda eşlenik nokta oluşturma aşamasında başarılı sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. Çalışmaya konu olan algoritmaların fotogrametri ve uzaktan algılamada görüntü yorumlama sürecinde görüntü eşleştirme ve 3B koordinat elde etme amaçlı yapılan çalışmaların otomatize edilmesinde önemli katkılar sağlayacağı değerlendirilmektedir.

Özet (Çeviri)

The concept of image matching is one of the most important common topics in areas like Digital Photogrammetry, Remote Sensing, Image Processing and Computer Vision. Especially in Photogrammetry and Remote Sensing, image matching process must be carried out in order to determine interested point positions and to achieve the coordinates in image space with stereo evaluation. To match images, feature points must be selected on stereo images and the conjugate points must be identified in the best possible way. In this study, SURF (Speeded Up Robust Feature Extraction), FAST (Features from Accelerated Segment Test) and HARRIS (Harris & Stephens Detector) algorithms, three algorithms for image matching and point extraction, have been tested and compared against each other. Furthermore, the best matched common feature points have been matched automatically, and using the RANSAC (Random Sample Consensus) algorithm, the incorrect matches have been removed automatically. The resulting performances of SURF, FAST, and HARRIS algorithms, the three point extraction algorithms widely used in recent years, on Photogrammetry and Remote Sensing images have been presented. The FAST algorithm succeeded especially in catching the corner points and the SURF algorithm produced more feature points to be matched with a high precision. The algorithms used in this study, are evaluated to be very useful in the automatization of the basic tasks in image matching and 3D coordinate acquisition in Photogrammetry and Remote Sensing image analysis.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    710796

    Nokta bulutlarının otomatik birleştirilmesinde yeni bir yöntem önerisi

    A new method for automatic point cloud registration

    RAMAZAN ALPER KUÇAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERDAR EROL

  2. Tez No

    55901

    Mobile robots

    Başlık çevirisi yok

    BİLİN AKSUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. N. AYDIN HIZAL

  3. Tez No

    290155

    Lazer tarayıcı sistemlerde fotogrametrik görüntü üretiminin hızlandırılmasına yönelik bulanık mantık algoritmaları uygulaması

    In systems of laser scanner, fuzzy logic algorithmes application for approach frequently of photogrammetric image production

    EMİN UYGUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Jeodezi ve FotogrametriGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. BAHADIR ERGÜN

  4. Tez No

    465439

    From point cloud to HBIM: Investigating the possibilities of using high resolution data acquisition techniques

    Yüksek çözünürlüklü veri toplama teknikleri kullanılarak nokta bulutundan tarihi yapı bilgi modellemesi yaratma olasılıklarının araştırılması

    ZÜHAL DURAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZHAN İPBÜKER

  5. Tez No

    847190

    Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

Geri Dön