Nokta belirleme algoritmaları ile otomatik görüntü eşleştirme
Automatic image matching with point detection algorithms
Yazar: HAYRETTİN ACAR
Danışman: DOÇ. DR. FEVZİ KARSLI
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Fotogrametri = Photogrammetry ; Görüntü eşleme = Image matching

Özet:
Görüntü eşleştirme kavramı, Dijital Fotogrametri, Uzaktan Algılama, Görüntü İşleme ve Bilgisayarla Görme (Computervision) gibi alanların en önemli ortak konularından biridir. Özellikle fotogrametri ve uzaktan algılamada, stereo değerlendirme ile nokta konum tespiti ve görüntü uzayında ilgili nokta koordinatının elde edilmesi amacıyla görüntü eşleştirme işlemi mutlaka yapılmalıdır. Görüntülerin eşleştirilebilmesi için, detay noktalarının stereo görüntüler üzerinde seçilmesi ve eşlenik noktaların en iyi şekilde belirlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, otomatik görüntü eşleştirme işlemi ve nokta çıkarımı için kullanılan Speeded Up Robust Feature (SURF), Featuresfrom Accelerated Segment Test (FAST) ve Harris &Stephens Detector (HARRIS) algoritmalarının başarısı test edilmiş ve bu algoritmalar karşılaştırılmıştır. Ayrıca, bulunan ortak detay noktalarından en iyilerinin otomatik olarak eşleştirilmesi ve hatalı eşleşmelerin de Random Sample Consensus (RANSAC) algoritması ile otomatik olarak ayıklanması incelenmiştir. Sonuç olarak son yıllarda nokta çıkarımı amacıyla yaygın olarak kullanılan SURF, FAST ve HARRIS algoritmalarının fotogrametri ve uzaktan algılama yöntemleri ile elde edilmiş görüntüler üzerindeki performansları ortaya konulmuştur. FAST algoritmasının özellikle köşe noktalarının yakalanmasında, SURF algoritmasının ise diğerlerinden fazla sayıda eşlenik nokta oluşturma aşamasında başarılı sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. Çalışmaya konu olan algoritmaların fotogrametri ve uzaktan algılamada görüntü yorumlama sürecinde görüntü eşleştirme ve 3B koordinat elde etme amaçlı yapılan çalışmaların otomatize edilmesinde önemli katkılar sağlayacağı değerlendirilmektedir.

Abstract:
The concept of image matching is one of the most important common topics in areas like Digital Photogrammetry, Remote Sensing, Image Processing and Computer Vision. Especially in Photogrammetry and Remote Sensing, image matching process must be carried out in order to determine interested point positions and to achieve the coordinates in image space with stereo evaluation. To match images, feature points must be selected on stereo images and the conjugate points must be identified in the best possible way. In this study, SURF (Speeded Up Robust Feature Extraction), FAST (Features from Accelerated Segment Test) and HARRIS (Harris & Stephens Detector) algorithms, three algorithms for image matching and point extraction, have been tested and compared against each other. Furthermore, the best matched common feature points have been matched automatically, and using the RANSAC (Random Sample Consensus) algorithm, the incorrect matches have been removed automatically. The resulting performances of SURF, FAST, and HARRIS algorithms, the three point extraction algorithms widely used in recent years, on Photogrammetry and Remote Sensing images have been presented. The FAST algorithm succeeded especially in catching the corner points and the SURF algorithm produced more feature points to be matched with a high precision. The algorithms used in this study, are evaluated to be very useful in the automatization of the basic tasks in image matching and 3D coordinate acquisition in Photogrammetry and Remote Sensing image analysis.