Uzaktan Çekilmiş Fotoğraflarla Mozaik Oluşturma

Abstract

Bu çalışmada bir Hava Aracı ile elde edilmiş resimlerin iki boyutlu düzlemdeki yerlerinin bulunmasıyla, bunların daha büyük bir resim içerisinde toplanması, başka bir deyişle bölgenin haritasının (mozaiğinin) çıkarılması amaçlanmıştır. Kullanıcı etkileşimini en aza indirerek otomatik olarak resimler arasındaki kayıklıkları hesaplayan ve tek bir resim içerisinde birleştiren bir uygulama kullanıcı arayüzü ile birlikte geliştirilmiştir. Bu uygulama, bu çalışmada önerilen resim kaynaştırma algoritmasının denenmesi amacıyla Visual Studio .NET C++ yazılım geliştirme ortamında yazılmıştır. Bu algoritmaya ulaşılmadan önce MATLAB ve Visual Studio .NET C++ ortamlarında iki uygulama daha geliştirilmiş, fakat o uygulamalardaki algoritmalar kullanışsız olduğu için arşive aktarılarak yeni çözümler aranmaya devam edilmiş ve bu tez çalışmasında sunulan algoritma ortaya çıkmıştır. Yakından çekilen resimlerde, bilindiği gibi farklı noktalardan veya küçük açı değişimleriyle resimler çekildiğinde şekiller perspektif veya bakış açısı gibi sebeplerle farklılaşır. Bu durum uçaktan çekilen resimlerde nerdeyse hiç gözlenmemektedir. Çünkü uçakta bakış açısı veya perspektifin değişmediği kabul edilebilir bir şekilde resimler çekilmektedir. Başlangıçta genel amaçlı bir resim kaynaştırma algoritmasına yönelik çalışıldığı için yakından çekilen resimlerdeki perspektif farklılığı nedeniyle oluşan şekil farklılaşmalarını yok eden (görmezden gelen) bir yöntem geliştirilmiştir. Daha sonraları bu farklılaşmaların nerdeyse hiç gözlenmediği uçak resimlerinin kaynaştırılması olarak konunun özelleşmesine rağmen gene aynı yöntem kullanılmıştır. Bu yöndeki geçmiş çalışmalara bakıldığında, herhangi iki resimdeki örtüşen kısımların tespiti, kaynaştırma işleminin temel parçasıdır. Dolayısıyla kaynaştırılmak üzere verilen resimlerde yeterli oranda örtüşen alanların olduğu varsayılmaktadır. Örtüşme kavramı, iki farklı resim alanının eşleştirilmesini de içerdiğinden şekil tanıma alanına da dallanılmıştır. Şekil tanıma kısmında alana dayalı yönteme de benzeyen ancak özellik tabanlı bir yöntem olan (shape context) şekil içerik yapısı yöntemi kullanılmıştır. Bu şekil içerik yapılarının karşılaştırılması, çapraz ilinti (cross correlation) yöntemiyle yapılmıştır. Ayrıca karşılaştırmanın hızını artırmak için kenar yoğunluk matrisi kullanılmıştır. Var olan çalışmaların büyük bir bölümünde kullanıcının benzerlikleri vermesi veya oluşturulmuş mozaik resmin düzenlenmesi gibi işlemleri yapması istenirken otomatik olarak resimleri kaynaştıran yöntemler oldukça azdır. Resim adresleme, alan mozaik çıkarma, resim dikiş yapma, resim ulama gibi isimlerle benzer çalışmalar yapılmış olan bu çalışmada otomatik bir çözüm geliştirilmiştir.

In this work the aim is obtaining the map (mosaic) of an area by registering images acquired from an Aerial Vehicle in a large image. To register images in a large image, their locations in the large image must be calculated. A computer program containing a Graphical User Interface that calculates shiftings between images and registers them automatically in a large image, also decreases user interaction, is developed. This application is written in Visual Studio .NET C++ development environment to experience the image registering algorithm that proposed in this work. Before this algorithm be reached, two more algorithms were developed and experienced in MATLAB and VS .NET C++ environments, however because of their badly performance and very low speed they were put into archive and the study went on with searching for new solutions until reaching the work presented in this thesis study. In images those taken from a small distance, as it is known that shapes become different due to view angle or perspective differences when images are taken from different view points or with small angle differences. This statement is not valid for images taken from UAVs in general because of the camera-area distance. Being this distance long, in UAVs the images are acquired with assumption that there is no change in viewing angle and perspective. At the beginning, because this study was going around a general purpose image stitching algorithm, a method that ignores (gets rid of) the shape changes in perspective or view angle is developed. Although the study become special as registering image acquired with aerial vehicles in which this perspective or view angle changes are not visible, the same method is still used. When looked at recent studies, deciding the overlapped area of two images is the main part of the mosaic operation. For this reason, it is assumed that there is enough overlapped area in any couple of images. To decide overlapped area, several parts of two different images must be matched; therefore, shape recognition work is issued in this study. In shape recognition part, a method that looks like an area based method but it is a feature based method, shape context definition, is used. Cross correlation algorithm is used for comparing the shape context structures. Additionally, edge density matrix is prepared in order not to do meaningless comparison, so the speed of mosaic is increased considerably. While present mosaic studies need user interaction such as marking control points between images and editing the mosaic image, automated mosaic studies are too few. In mosaicing area; also named as image registering, mosaicing, image stitching and making panorama; an automated solution is designed and developed.