İskelet Dal Noktaları Kullanan Entropik Çizgelerde Çakıştırma ve Optimizasyon

Abstract

Görüntü çakıştırma işleminde görüntülerin ne kadar benzediklerinin ve iki görüntü arasındaki benzerliği maksimuma getiren kayma, dönme ve ölçeklendirme dönüşüm parametre değerlerinin bulunması gerekmektedir. Benzerlik ölçütü ve buna bağlı parametreler hesaplanırken entropik çizge diye adlandırılan, bilgi teorisi tabanlı ölçütlerin çizge üzerinde yakınsama yöntemleri kullanılabilir. Bu çalışmada, farklı entropik çizgeler üzerinde benzerlik ve optimizasyon ölçütleri karşılaştırılmış ve çizge oluşturmak için iskelet dal öznitelik noktalarının kullanılmasının başarılı sonuçlar verdiği görülmüütür.

In image registration process, it is necessary to find the similarity of the images and the translation, rotation and scaling transformation parameter values that maximize the similarity between the two images. When the similarity measure and related parameters are calculated, information theory based entropic graphs can be used. In this study, similarity and optimization measures are compared on different entropic graphs. It has been seen that skeleton branch feature points to build entropic graphs give successful results.