Yapay zeka optimizasyon algoritmaları kullanarak görüntü çakıştırma
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2011
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MURAT TAŞYÜREK
Danışman: Veysel Aslantaş
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
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