Yapay zeka optimizasyon algoritmaları kullanarak görüntü çakıştırma
Image registration using artificial intelligence optimization algorithms
Yazar: MURAT TAŞYÜREK
Danışman: DOÇ. DR. VEYSEL ASLANTAŞ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Görüntü çakıştırma farklı veri setlerini tek bir koordinat sistemine dönüştürme işlemidir. Görüntü çakıştırma, aynı çevreye ait farklı zamanlarda, farklı sensörlerden veya farklı bakış açılarından alınmış iki görüntü arasındaki en iyi geometrik dönüşümü tahmin etme işlemi olarak da tanımlanabilir. Görüntü çakıştırma metotlarının temel amacı referans görüntü ve giriş görüntü arasındaki geometrik dönüşümü sağlayan dönme, öteleme ve ölçekleme parametrelerinin değerini bulmaktır.Görüntü çakıştırma işlemi son yıllarda artarak devam etmektedir ve bu sahada birçok metot geliştirilmiştir. Görüntü çakıştırma yöntemleri genel olarak alan tabanlı ve özellik tabanlı olmak üzere iki gruba ayrılır.Bu tez çalışmasında sezgisel algoritmalar ile alan tabanlı ve özellik tabanlı görüntü çakıştırma işlemi gerçekleştirilmiş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Alan tabanlı yöntem olarak görüntü çakıştırma işleminde sıklıkla kullanılan dalgacık dönüşüm yöntemi kullanılmıştır.Bu tez çalışmasında, Yapay Arı Koloni Algoritması kullanarak görüntü çakıştırmayı sağlayan yeni bir teknik önerilmiştir. Önerilen tekniğin performansı, normalize karşılıklı bilgi kullanarak Genetik Algoritma, Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması, Diferansiyel Gelişim Algoritması ile karşılaştırılmış ve önerilen tekniğin daha iyi sonuçlar ürettiği gözlemlenmiştir.Anahtar Sözcükler: Görüntü Çakıştırma, Dalgacık Dönüşümü, Yapay Arı Koloni Algoritması, Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması, Genetik Algoritma, Diferansiyel Gelişim Algoritması, Alan Tabanlı çakıştırma, Özellik Tabanlı çakıştırma, Normalize Karşılıklı Bilgi

Abstract:
Image registration is the process of transforming different sets of data into one coordinate system. Image registration can be defined as the process of estimating best match for two images of the same scene taken at different times, from different viewpoints, and/or by different sensors. The main objevtive of image registration methods is the estimation of the values of rotation, translation and scaling parameter between input image and reference image.Interested in image registration continues to increase in recent years and many methods have been developed in this area. Image registration methods, in general, are divided into two groups: area based and feature based methods.In this thesis, heuristic algorithms with area based and feature based image registration techniques are accomplished and successful results have been obtained. Wavelet transform, commonly used in image registration, have been employed in the area based method.This thesis proposes a novel technique that provides image registration by using Artificial Bee Colony Algorithm. Performance of the proposed technique has been compared with Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization Algorithm, Differential Evolution Algorithm by using normalized mutual information. The results obtained show the feasibility of the proposed technique.Keywords: Image Registration, Wavelet Transform, Artificial Bee Colony Algorithm, Particle Swarm Optimization Algorithm, Genetic Algorithm, Differential Evolution Algorithm, Area Based Registration, Feature Based Registration, Normalized Mutual Information