Optimizasyon Tabanlı Adaptif Görüntü Mozaikleme Algoritması

Yıl 2017, Cilt: 10 Sayı: 4, 389 - 400, 30.10.2017

Mehmet Karaköse Hasan Yetiş Taha Müezzinoğlu

https://doi.org/10.17671/gazibtd.289344

Cited By: 2

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

Genetik algoritma, Görüntü işleme, Görüntü mozaikleme, Optimizasyon

Kaynakça

• C. Tastimur, H. Yetis, M. Karakose, E. Akın, “Rail Defect Detection and Classification with Real Time Image Processing Technique”, International Journal of Computer Science and Software Engineering (IJCSSE), 5(12), Aralık, 2016.
• Y. Santur, M. Karakose, E. Akın, “Learning Based Experimental Approach for Condition Monitoring Using Laser Cameras in Railway Tracks”, International Journal of Applied Mathematics, Electronics and Computers, 4(s1), 1-5, Eylül, 2016.
• D. Ghosh, N. Kaabouch, “A Survey on Image Mosaicing Techniques”, Journal of Visual Communication and Image Representation, 32, 1-11, 2016.
• M. Lin, G. Xu, X. Ren, K. Xu, “Cylindrical Panoramic Image Stitching Method Based On Multi-cameras”, The 5th Annual IEEE International Conference on Cyber Technology in Automation, Control and Intelligent Systems, Shenyang, China, 1091-1096, Haziran, 2015.
• G. Divya, C. Chandrasekhar, “Image Mosaicing Technique for Wide Angle Panorama”, TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering, 15, 420-429, 2015.
• A. Elibol, J. Kim, N. Gracias, “Fast Underwater Image Mosaicing through Submapping”, Journal of Intelligent & Robotic Systems, 1-21, 2016.
• M. S. Patel, N. M. Patel, M. S. Holia, “Feature Based Multi-view Image Registration using SURF”, International Symposium on Advanced Computing and Communication (ISACC), Silchar, India, 213-218, Eylül, 2015.
• M. U. Akram, D. Usmani, T. Ahmad, S. Abbas, S. F. Noor, “Seamless Fundus Image Stitching using WLD to Improve Field of View”, 5th International Conference on Digital Information and Communication Technology and its Applications (DICTAP), Beirut, Lübnan, 106-110, Nisan, 2015.
• R. Abraham, P. Simon, “Review on Mosaicing Techniques in Image Processing”, International Conference on Advanced Computing & Communication Technologies, Rohtak, India, 63-68, Nisan, 2013.
• C. M. Huang, S. W. Lin, J. H. Chen, “Efficient Image Stitching of Continuous Image Sequence with Image and Seam Selections”, IEEE Sensors Journal, 15, 5910-5918, 2015.
• S. Lee, Y. Park, D. Lee, “Seamless Image Stitching Using Structure Deformation with HoG Matching”, International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC), Jeju, South Korea, 933-935, Ekim, 2015.
• Z. Qui, P. Shi, X. Jiang, D. Pan, C. Feng, Y. Sha, “Image Stitching and Ghost Elimination Based on Shape-Preserving Half-Projective Warps”, International Conference on Information and Automation, Lijiang, China, 2610-2615, Ağustos, 2015.
• A. Laraqui, A. Baataoui, A. Saaidi, A. Jarrar, M. Masrar, K. Satori, “Image mosaicing using voronoi diagram”, Multimedia Tools and Applications, 1-27, 2016.
• H. Yetiş, M. Baygin, M. Karakose “A New Micro Genetic Algorithm Based Image Stitching Approach for Camera Arrays at Production Lines”, The 5th International Conference on Manufacturing Engineering and Process (ICMEP 2016), İstanbul, Mayıs, 2016.
• H. Li, B. S. Manjunath, S. K. Mitra, “Multisensor image fusion using wavelet transform”, Graphical Models Image Process, 57(3), 235-245, 1995.
• W.W. Kong, Y.J. Lei, Y. Lei, S. Lu, “Image fusion technique based on non-subsampled contour let transform and adaptive unit-fast-linking pulse-coupled neural network”, IET Image Process, 5(2), 113–121, 2011.
• H. Yetis, M. Karakose, “Adaptive Vision Based Condition Monitoring and Fault Detection Method for Multi Robots at Production Lines in Industrial Systems”, International Journal of Applied Mathematics, Electronics and Computers (IJAMEC), 4(1), 271-276, 2016.
• P. M. Jain, V. K. Shandliya, “A Review Paper on Various Approaches for Image Mosaicing”, International Journal of Computational Engineering Research, 3, 106-109, 2013.
• P. M. Panchall, S. R. Panchal, K. Shah, “A Comparison of SIFT and SURF”, International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, 1(2), Nisan, 2013.
• H. Joshi, K. Sinha, “A Survey on Image Mosaicing Techniques”, International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET), 2, 365-369, 2013.
• I.K. Sarangi, S. Nayak, Image Mosaicing of Panoramic Images, Bachelor Thesis, National Institute of Technology, Rourkela.
• Z. Yu, H. Zhang, B. Guo, L. Zhu, “A Mosaic Method for Large Perspective Distortion Image”, Intemational Conference on Measurement, Information and Control, 2012.
• J. Qin, J. Yang , B. Xue , F. Bu, “Research on Image Registration and Mosaic Basedon Vector Similarity Matching Principle”, Fifth International Symposium on Computational Intelligence and Design, 2012
• S. M. Smith, J. M. Brady, “SUSAN a new approach to low-level image processing”, International Journal of Computer Vision, 23(1), 45-78, 1997.
• X. Jing, Y. X. Hong, S. X. Xin, M. X. Ying, “Medical Image Mosaic Technology Based on Image Phase Correlation”, Fourth International Conference on Digital Home, 2012.
• L. Kitchen, A. Rosenfeld, “Gray level corner detection,” Pattern Recognition Letters, 95-102, 1982.
• V. S. Bind, Robust Techniques for Feature-based Image Mosaicing, Thesis of the requirements for the degree of Master, 2013.
• M. R. Jahanshahi, S. F. Masri, G. S. Sukhatme, “Multi-Image Stitching and Scene Reconstruction for Evaluating Defect Evolution in Structures”, Structural Health Monitoring, 643-657, 2011.
• M. Huang, Z. C. Mu, H. Zeng, H. Huang, “A Novel Approach for Interest Point Detection via Laplacian-of-Bilateral Filter”, Journal of Sensors, 1(9), Mart, 2015.
• T. Muezzinoglu, F. Colak, M. Karakose, “Görüntü Mozaikleme Algoritması İçin Deneysel Bir Çalışma”, Fırat Üniv. Mühendislik Bilimleri Dergisi, 26(1), 17-25, 2014.
• D. G. Lowe, “Distinctive Image Features from Scale-Invirant Keypoints”, International Journal of Computer Vision, 2004.
• V. Aslantaş, E. Bendeş, R. Kurban, A. N. Toprak, “Çoklu Algılayıcılardan Alınan Görüntülerde Eşleştirme Yöntemlerinin Karşılaştırılması”, Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Sempozyumu, 110-114, 2011.
• S. Mistry, A. Patel, “Image Stitching using Harris Feature Detection”, International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), 3, 1363-1369, 2016.
• A. Levin, A. Zomet, S. Peleg, Y. Weiss, “Seamless Image Stitching in the Gradient Domain”, Computer Vision (ECCV), 377-389, 2004.