Görüntü işleme, dijital ortamdaki görüntüler üzerinde bir amaç doğrultusunda gerekli analizler veya değişikliklerin yapılmasına yönelik çalışmaları kapsamaktadır. Son zamanlarda görüntü işleme tekniklerinden en çok kullananlarından biri de ortak sahneleri içeren resimler üzerinde işlem yapan ve bunları çakıştırarak birleştiren görüntü mozaikleme işlemidir. Bu çalışmada kendi kameramızdan elde ettiğimiz görüntüler üzerinde MATLAB ortamında görüntü mozaikleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Görüntü mozaikleme için, özellik tabanlı görüntü mozaiklemenin temel adımları olan anahtar noktaların tespiti, bu noktaların eşleştirilmesi, hatalı eşleşmelerin elenmesi ve homografi tahmini uygulanmıştır. Uygulamada özellik çıkarımı için SIFT algoritması seçilmiş, elde edilen homografi matrisi yardımı ile gerekli dönüşüm işlemleri uygulanarak görüntü mozaikleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Mozaikleme işleminin kalitesini artırmak adına optimizasyon yöntemi olan genetik algoritmadan yararlanılmıştır. Uygulamada giriş görüntü sayıları ve mozaikleme parametreleri farklı seçilerek çeşitli karşılaştırma işlemleri yapılmıştır.
Image processing involves the work aimed at making the necessary analyses or changes to a purpose on images in the digital environment. One of the most recent users of image processing techniques is the image mozaic process that processes images containing common scenes and combines them by combining them. In this study, the image mozaic process was carried out in the MATLAB environment on the images we obtained from our own camera. For image mozaicing, the identification of key points, which are the core steps of character-based image mozaicing, the matching of these points, the elimination of incorrect matchings, and the homographic prediction have been applied. The application has selected the SIFT algorithm for character extraction, the image mozaic process has been carried out by applying the necessary conversion processes with the help of the obtained homographic matrix. For the purpose of improving the quality of the mozaic process, the genetic algorithm is used as an optimization method. In the application, different comparison processes have been made by selecting the input image numbers and mozaic parameters differently.
Field : Eğitim Bilimleri; Fen Bilimleri ve Matematik
Journal Type : Uluslararası
Relevant Articles | Author | # |
---|
Article | Author | # |
---|