Geri Dön

Deep learning based homography parameter estimation for mosaicing of non-overlapping image patches

Örtüşmeyen görüntü yamalarının mozaiklenmesi için derin öğrenme tabanlı homografi parametresi tahmini

  1. Tez No: 864638
  2. Yazar: ALİ BATUHAN YELLİ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN KORAY GÜLTEKİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Görüntü mozaikleme, yüksek çözünürlüklü yeni ve büyük bir görüntü oluşturmak için daha geniş görüş alanına (FOV) sahip iki görüntünün birleştirilmesi işlemidir. Mozaikleme için genellikle iki tür yaklaşım kullanılmıştır. Birinci tür yaklaşımlara öznitelik tespitine dayanan geleneksel yöntemler adı verilmektedir. Mozaik kalitesi özniteliklerin sayısına bağlıdır. Geleneksel yöntemler, az sayıda özniteliğe sahip görüntülerde iyi performans göstermemektedir. Denetimli öğrenmeye dayalı görüntü mozaikleme çözümleri güvenilmezdir çünkü bu yöntemler sıklıkla eksik veri sorunuyla karşılaşır. Literatürde bu alanda yapılan çalışmalar genel olarak ortak bir örtüşme alanına sahip olan görüntüleri birleştirmeyi amaçlamaktadır. Bu makalede, ortak örtüşme alanına sahip olmayan görüntüleri kenarların öteleme bilgilerini kullanarak birleştirmeye çalışıyoruz. Bunun için öğrenmeye dayalı bir yöntem öneriyoruz ve derin bir homografi tahmin ağı kullanıyoruz. Ağ, hedef görüntünün referans görüntüye göre yatay ve dikey eksendeki yer değiştirme miktarını tahmin etmek için özel olarak oluşturulmuş bir veri kümesi kullanılarak eğitilir. Deneysel testler, manzara görüntüleri ve bunların Gauss gürültüsü eklenmiş versiyonlarını içeren özel olarak oluşturulmuş bir veri seti kullanılarak gerçekleştirilir. Test sonuçları, ağın iki görüntü arasındaki yatay ve dikey eksendeki yer değiştirme miktarını başarılı bir şekilde tahmin edebildiğini ve dolayısıyla iki görüntünün doğru noktadan birleştirilebildiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Image mosaicing is the process of stitching two images with a larger field of view (FOV) to create a new large image with high resolution. Two kinds of approaches have generally been used for mosaicing. The first kind of approaches are called the traditional methods which are based on feature detection. Mosaicing quality depends on the number of features. Traditional methods do not perform well on images with low number of features. The supervised learning-based image mosaicing solutions unreliable because these methods often experience the problem of missing data. Studies in this field in the literature generally aim to stitch images with a common overlap area. In this article, we try to stitch images with translational displacements along the edges that do not have overlapping areas. For this, we propose a learning-based method and use a deep homography estimation network. The network is trained using a custom generated dataset to estimate the displacement amount of the target image in the horizontal and vertical axis relative to the reference image. Experimental tests are carried out using a custom generated dataset including landscape images and their gaussian noise added versions. The test results shows that the network can successfully predict the displacement amount in the horizontal and vertical axis between the two images and therefore the two images can be stitched from the right point.

Benzer Tezler

  1. Beyin kitlelerine yönelik erken tanı ve sınıflandırma sistemi

    Early diagnosis and classification system for brain masses

    ALİ BERKAN URAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FIRAT HARDALAÇ

    PROF. DR. PINAR ÖZIŞIK

  2. İdrar kültürlerinden izole edilen coag (-) staphylococcus (s. epidrmidis ve s. saprophyticus)'ların idrar yolu enfeksiyonlarındaki yeri

    The Place of coag (-) staphylococcus to the urinary tract infectron which are isolated from the urine cultures

    SUMRU ÇITAK(KORMAN)

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    ÜrolojiGazi Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. URAZ GÜVEN

  3. Dondurularak saklamanın tavuk etinin bazı kalite özellikleri üzerine etkisi

    Başlık çevirisi yok

    Ö.EVREN ATASOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. SUMRU TÖMEK

  4. Uygun sulama yönteminin seçimine ekonomik faktörlerin etkisi

    Effect of economical factors on the selection of irrigation methods

    YASEMİN ALTINORAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    ZiraatAnkara Üniversitesi

    Kültürteknik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. OSMAN YILDIRIM