Görüntü eşleme yöntemlerinin esnek hesaplama teknikleri ile iyileştirilmesi
Improvement of image matching methods with soft computing techniques
- Tez No: 935625
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET EMİN KARKINLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Bu tez çalışması, görüntü eşleme performansını artırmak amacıyla geleneksel öznitelik tabanlı yöntemlerin sezgisel optimizasyon algoritmalarıyla entegrasyonunu incelemektedir. Çalışmada İnsansız Hava Aracı (İHA) ile nadir ve oblik açılardan çekilmiş görüntüler ile Google Earth'ten alınan uydu görüntüleri kullanılmıştır. Araştırmada ilk aşamada İkili Sağlam Değişmez Ölçeklenebilir Anahtar Noktalar (BRISK), Hızlandırılmış Segment Testinden Öznitelikler (FAST), Harris Köşe Dedektörü (HARRIS), KAZE Öznitelik Çıkarıcı (KAZE), Minimum Özdeğer Yöntemi (MINEIGEN), Maksimum Kararlı Uç Bölgeler (MSER), Yönlendirilmiş FAST ve Döndürülmüş BRIEF (ORB), Ölçekten Bağımsız Öznitelik Dönüşümü (SIFT) ve Hızlandırılmış Sağlam Öznitelikler (SURF) yöntemleri karşılaştırılmış ve Rastgele Örnek Konsensüsü (RANSAC) ile eşleştirme yapılmıştır. İkinci aşamada SIFT ve SURF algoritmaları Bernstein Arama Diferansiyel Gelişim (BSD), Ağırlıklandırılmış Diferansiyel Gelişim (WDE) ve Çoklu Popülasyon Diferansiyel Gelişim (MDE) teknikleriyle optimize edilmiştir. Sonuçlar, bu yöntemlerin heterojen görüntülerde eşleme performansını istatistiksel olarak anlamlı şekilde iyileştirdiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis examines the integration of conventional feature-based methods with heuristic optimization algorithms to enhance image matching performance. The study employs images captured by an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) from rare and oblique angles, as well as satellite images obtained from Google Earth. In the first phase, several methods including Binary Robust Invariant Scalable Keypoints (BRISK), Features from Accelerated Segment Test (FAST), the Harris Corner Detector, the KAZE feature extractor, the Minimum Eigenvalue method (MINEIGEN), Maximally Stable Extremal Regions (MSER), Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB), Scale-Invariant Feature Transform (SIFT), and Speeded-Up Robust Features (SURF) were compared, and matching was performed using the Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm. In the second phase, the SIFT and SURF algorithms were optimized using Bernstein Search Differential Evolution (BSD), Weighted Differential Evolution (WDE), and Multi Population Differential Evolution (MDE) techniques. The results demonstrate that these methods significantly improve matching performance on heterogeneous images in a statistically meaningful manner.
Benzer Tezler
- Uydu görüntülerinden elde edilen sayısal yükseklik modellerinde doğruluk araştırması
Accuracy investigation of digital elevation models generated from satellite imagery
EKREM UÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Occlusion aware stereo matching with O(1) complexity
Örtmeleri gözeterek O(1) karmaşıklıkta stereo eşleme
YETİ ZİYA GÜRBÜZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN
- Analitik ve digital fotogrametrik nirengi yöntemlerinin kıyaslanması
Başlık çevirisi yok
OKTAY AKSU
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖNÜL TOZ
- Evalutation of feature selection and encoding methods for superpixel image parsing
Süperpiksel imge ayrıştırması için öznitelik seçimi ve kodlama yöntemlerinin değerlendirmesi
SERCAN SÜNETCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiIşık ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN FEHMİ ATEŞ
- Derin öğrenme ile görüntülerde kararlı öznitelik eşleme tekniklerinin geliştirilmesi
Development of robust feature matching techniques in images using deep learning
MUHAMMET FATİH AYDOĞDU
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMED FATİH DEMİRCİ