Geri Dön

Öznitelik tabanlı imge çakıştırma

Feature based image registration

PDF İndir

  1. Tez No: 367771
  2. Yazar: ŞAHİN IŞIK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. KEMAL ÖZKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 96

Özet

Bu çalışmada görüntü eşleştirme ve çakıştırma için eğrilik tabanlı öznitelik çıkarma yaklaşımı önerilmektedir. Bu amaç doğrultusunda, eğriler arasındaki geometrik uzaklık Hausdorff yöntemi kullanılarak hesaplanmaktadır. Sonra ikinci bir eşleştirme olarak, eğriler üzerinde Harris noktaları bulunup eşleştirilmektedir. En iyi eşleşen eğriler bulunduğunda, referans ve hedef resim arasındaki geometrik dönüşüm RANSAC yöntemi kullanılarak tahmin edilip görüntüler çakıştırılmaktadır. Deneysel sonuçlar elde etmek için Mikolajczyk ve Schmid tarafından önerilen ve en iyi bilinen veritabanı kullanılmaktadır. Sonuçların karşılaştırılması için kesinlik ve duyarlılık kriterleri temel alınarak yapılmaktadır. Önerilen yöntemin sonuçları ile SIFT, SURF, MSER, BRISK, FREAK, ORB, FAST ve BRIEF öznitelik ve betimleyici çıkarıcı yöntemlerin sonuçları ile karşılaştırılmaktadır. Yapılan testlerde elde ettiğimiz sonuçlara göre rotasyon ve zum, bulanıklık, görüş açısı, ışık şiddeti, JPEG sıkıştırma değişimlerinde ve yüksek gürültü şartlarında diğer yöntemlerin performansında düşüş olduğu görülürken önerilen yöntemin ise performansını koruduğu gözlenmektedir.

Özet (Çeviri)

In this study, a curve based feature extraction method is proposed in order to image matching and registration. For this purpose, geometric distance between curves are computed by using Hausdorff distance method. Later, Harris points on curves are determined and matched as a second matching. Once the best matched curves obtained, the geometric transformation between the reference and target images is estimated by using RANSAC method and images are registered. The widely known database which is proposed by Mikolajczyk and Schmid is carried to obtain experimental results. The comparison of results are done based on precision and recall criteria. The results of this study are compared with results of SIFT, SURF, MSER, BRISK, FREAK, ORB, FAST and BRIEF feature and descriptor extraction methods. By looking the results, while a decline is observed on performance of other methods, the proposed method is able to survive its performance in case of rotation and zoom, blurring, viewpoint, illumination, JPEG compression changes and high level noise conditions.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    365495

    Atmospheric turbulence mitigation and moving object detection in turbulence degraded video using feature based optical flow

    Atmosferik türbülanstan etkilenmiş görüntülerde öznitelik tabanlı optik akış yöntemi kullanılarak türbülans etkilerinin azaltılması ve hareket eden nesnelerin tespit edilmesi

    TUFAN ÇALIŞKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDeniz Harp Okulu Komutanlığı

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. OKAN TOPÇU

  2. Tez No

    578827

    Farklı spektral banttaki görüntülerin kaynaştırılması

    Fusion of images with different spectral band

    SADETTİN DURMUŞ TALİPOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KORAY KAYABOL

  3. Tez No

    397881

    Automatic caricature recognition

    Otomatik karikatür tanıma

    BAHRİ ABACI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAYFUN AKGÜL

  4. Tez No

    152544

    3D face recognition from shape information based on 3D surface registration

    3B yüzey çakıştırma tabanlı şekil bilgisinden 3B yüz tanıma

    MUSTAFA OKAN İRFANOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LALE AKARUN

  5. Tez No

    333146

    Synthetic attributes for image classification

    İmge sınıflandırma için sentetik nitelikler

    MEHMET KARAYEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDeniz Harp Okulu Komutanlığı

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. NAFİZ ARICA

Geri Dön