İkil görüntülerde nesnelerin baskın noktalarının belirlenmesinde optimizasyon algoritmaları

Nesne çözümlemesi çalışmalarında nesnelerin çevresel noktaları pek çok yararlı bilgi sağlamakta ve içsel noktalara gerek duyulmaksızın tek başına nesneyi belirtebilen ve en yaygın kullanılan tanımlayıcılardan biri olarak görülmektedir. Bir nesnenin baskın noktaları o nesneyi en iyi tanımlayan özelliklerinden biridir. Baskın noktaların olduğu bölgeler cisimlerin iki boyutlu görüntüleri olan nesnelerin sınır noktaları arasında en fazla hareketliliğin gözlendiği bölgelerdir. Bunlar aynı zamanda o nesne ile ilgili en önemli bilgiyi taşıyan karakteristik bölgelerdir. Bu araştırmada görüntüler içindeki nesnelerin baskın noktalarının elde edilmesi üzerinde çalışıldı. Sayısal görüntülerdeki nesnelerin baskın noktalarının algılanması problemi hem doğrudan nesnenin sınır noktaları üzerinde araştırma yapılması ilkesine dayanan literatürden farklı dört yeni yerel yöntem hem de özgün bir amaç fonksiyonunun tanımlandığı ve iteratif çözümlerin yapıldığı iki genel yöntem ile çözülmeye çalışılmıştır. Çalışmanın ilk bölümünde konu ile ilgili genel bilgilere yer verildi. İkinci kısım olan yapılan çalışmalar bölümünde, önerilen yerel yöntemler verildi ve özgün amaç fonksiyonunun tanımlandığı genel yöntemler kullanılarak, literatürdeki bilinen bir şeklin baskın noktaları bulundu. Son olarak tüm yöntemler, göreceliliğin en aza indirilmesi amacıyla üretilen bin adet yapay çokgen üzerinde ayrı ayrı test edildi. Benzetim ve başarı sonuçları karşılaştırmalı tablo halinde sunuldu.