Ferhat ÇOLAK, Taha MÜEZZİNOĞLU, Mehmet KARAKÖSE

Görüntü Mozaikleme Algoritması İçin Deneysel Bir Çalışma

Görüntü mozaikleme birçok görüntünün veya bir videonun ardışık görüntü karelerinin birleştirilmesi ilepanoramik bir görüntünün elde edilmesidir. Özellikle haritalamada, insansız hava araçlarının elde ettiğigörüntülerin değerlendirilmesinde ve çeşitli bilgisayar görme uygulamalarında kullanılmaktadır. Bu çalışmadabir görüntü mozaikleme algoritması gerçekleştirilerek bu algoritmanın fotovoltaik dizilerde doğrulamasıverilmektedir. Giriş olarak alınan görüntüler üzerinde sırası ile özellik çıkarma, görüntü eşleştirme, aykırınoktaların tespiti ve çıkarılması, homografi tahmini ve görüntü birleştirme uygulanarak panoramik bir görüntüelde edilmektedir. Gerçekleştirilen görüntü mozaikleme algoritmasının çeşitli görüntüler üzerinde ve özelliklebenzerliği yüksek olduğundan birleştirilmesi daha zor olan fotovoltaik dizi görüntüleri üzerinde deneyseluygulamaları yapılmıştır. Deneysel sonuçlarla doğrulanan algoritmanın performansı karşılaştırmalı sonuçlarlaanaliz edilmektedir. Uygulama için iki, üç ve beş parçalı görüntüler kullanılmıştır. Birleştirilmiş görüntülerinbirleştirme süresi dikkate alındığında algoritmanın gerçek zamanlı çalıştırılabilecek bir yapıya sahip olduğugörülmektedir. Sonuçlar gerçekleştirilen algoritmanın etkinliğini, hesaplama karmaşıklığını ve doğruluğunuortaya koymaktadır.

An Experimental Study for Image Mosaicing Algorithm

Image mosaicing is obtained a panoramic image by combining of many images or sequential image frames of avideo. Especially, it is widely used in mapping, the evaluation of the images obtained from unmanned aerialvehicles and various computer vision applications. In this paper, the image mosaicing algorithm is performedand the verification of this algorithm in photovoltaic arrays is given. The panoramic image is obtained byapplying feature extraction, image matching, outlier point detection and removal, homography estimation andimage fusion on the images taken as input, respectively. Experimental applications of the image mocaisingalgorithm were made on various images and photovoltaic array images that are rather difficult to combineaccording to other images because of it has high similarity. Performance of the algorithm is verified with theexperimental results and it is analyzed with comparative results. Images with two, three, and five pieces havebeen used to application. If the mosaicing time of obtained image is considered, suitability for real-time runningof algorithm can be seen. The results show the effectiveness, computational complexity and accuracy of thealgorithm.

PDF

___

1. Eng Wei Yong, "Investigation of Mosaicing Techniques for Forward Looking Sonar" A Thesis Submitted for Degree of MSc Erasmus Mundus in Vision and Robotics, 2011
2. Barbara Zitova, Jan Flusser, "Image registration methods: a survey", Image and Vision Computing, 21, 2003
3. Yi Wang, Aldo Camargo, Ronald Fevig, Florent Martel, Richard.R.Schultz, "Image Mosaicking from Uncooled Thermal IR Video Captured by a Small UAV", Image Analysis and Interpretation, 2008
4. Yingdong Huang, Jie Li and Ningjun Fan," Image Mosaicing For UAV Application", 2008 International Symposium on Knowledge Acquisition and Modeling, 2008
5. Abdelkrim Nemra, and Nabil Aouf, "Robust Invariant Automatic Image Mosaicing and Super Resolution for UAV Mapping", Mechatronics and its Applications, 2009
6. Matthew I. McCartney, Saleh Zein-Sabatto, and Mohan Malkani, "Image Registration For Sequence Of Visual Images Captured By UAV", Computational Intelligence for Multimedia Signal and Vision Processing, 2009
7. Marco Zuliani, "Computational Methods for Automatic Image Registration", Doctor of Philosophy, University Of California, 2006
8. Baojie Fan ,Yingkui Du, Yandong Tang, "Efficient Registration Algorithm for UAV Image Sequence", the IEEE International Conference on Information and Automation, Shenzhen, China June, 2011
9. YuXia LI ,Zheng LI ,Ling TONG,YangTian, YAN Dong GUO, "A geometrical rectification algorithm of UAV remote sensing images based on flight attitude parameters", IEEE International Symposium Geoscience and Remote Sensing, 2011
10. Yuping Lin and Gerard Medioni, "Map-Enhanced UAV Image Sequence Registration and Synchronization of Multiple Image Sequences", Computer Vision and Pattern Recognition, 2007
11. Yi Wang, Aldo Camargo, Ronald Fevig, Florent Martel, Richard.R.Schultz, "Image Mosaicking from Uncooled Thermal IR Video Captured by a Small UAV", Image Analysis and Interpretation, 2008
12. Yingdong Huang, Jie Li and Ningjun Fan, "Image Mosaicing For UAV Application", 2008 International Symposium on Knowledge Acquisition and Modeling, 2008
13. Mehmet EFENDİOĞLU, "Otomatik Mozaikleme İle Geniş Yüzey Alanlarına Ait Görüntülerin Modellenmesi Ve Dsp Tabanlı Gerçeklenmesi", Yüksek Lisans Tezi, Uludağ Üniversitesi, 2013
14. Mesut PAK, "Uzaktan Çekilmiş Fotoğraflarla Mozaik Oluşturma", Yüksek Lisans Tezi, İTÜ, 2008
15. Ali Özzeybek, Image mosaicing, Yüksek Lisans Tezi, ODTÜ, 2000
16. Li H., Manjunath B.S., Mitra S.K., Multisensor image fusion using wavelet transform, Graphical Models Image Process. 57 (3), 235-245, 1995
17. Zhang Z., Blum R.S., A categorization of multiscale "decomposition-based image fusion schemes with a performance study for a digital camera application, Proc. IEEE 87 (8), 1315-1326, 1999
18. Seales W.B., Dutta S., Everywhere-in-focus image fusion using controllable cameras, Proc. SPIE 2905, 227-234, 1996
19. 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, Vol. 5, Iss. 2, pp. 113-121, 2011
20. Z. Yu, H. Zhang, B. Guo, L. Zhu, "A Mosaic Method for Large Perspective Distortion Image", Int Conf on Measurement, Information and Control, 2012
21. Jia Qin, Jianfeng Yang , Bin Xue , Fan Bu, "Research on Image Registration and Mosaic Basedon Vector Similarity Matching Principle", Fifth International Symposium on Computational Intelligence and Design, 2012
22. 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
23. Xu Jing, Yang Xiao Hong, Shao Xiang Xin, Meng Xian Ying, "Medical Image Mosaic Technology Based on Image Phase Correlation" Fourth International Conference on Digital Home, 2012
24. L. Kitchen and A. Rosenfeld, "Gray level corner detection," Pattern Recognition Letters, pp. 95- 102, 1982
25. Vimal Singh Bind, "Robust Techniques for Feature-based Image Mosaicing", Thesis of the requirements for the degree of Master, 2013
26. Mohammad R. Jahanshahi, Sami F. Masri, Gaurav S. Sukhatme, "Multi-Image Stitching and Scene Reconstruction for Evaluating Defect Evolution in Structures", Structural Health Monitoring, 643- 657, 2011
27. Veysel Aslantaş, Emre Bendeş, Rıfat Kurban, A. Nusret Toprak, "Çoklu Algılayıcılardan Alınan Görüntülerde Eşleştirme Yöntemlerinin Karşılaştırılması", Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Sempozyumu, 110-114, 2011
28. David G. Lowe, "Distinctive Image Features from Scale-Invirant Keypoints", International Journal of Computer Vision, 2004
29. Matthew Brown, David G. Lowe, Automatic Panoramic Image Stitching Invariant Features, International Journal of Computer Vision, 2007