Nokta belirleme algoritmaları ile otomatik görüntü eşleştirme

Görüntü eşleştirme kavramı, Dijital Fotogrametri, Uzaktan Algılama, Görüntü İşleme ve Bilgisayarla Görme (Computervision) gibi alanların en önemli ortak konularından biridir. Özellikle fotogrametri ve uzaktan algılamada, stereo değerlendirme ile nokta konum tespiti ve görüntü uzayında ilgili nokta koordinatının elde edilmesi amacıyla görüntü eşleştirme işlemi mutlaka yapılmalıdır. Görüntülerin eşleştirilebilmesi için, detay noktalarının stereo görüntüler üzerinde seçilmesi ve eşlenik noktaların en iyi şekilde belirlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, otomatik görüntü eşleştirme işlemi ve nokta çıkarımı için kullanılan Speeded Up Robust Feature (SURF), Featuresfrom Accelerated Segment Test (FAST) ve Harris &Stephens Detector (HARRIS) algoritmalarının başarısı test edilmiş ve bu algoritmalar karşılaştırılmıştır. Ayrıca, bulunan ortak detay noktalarından en iyilerinin otomatik olarak eşleştirilmesi ve hatalı eşleşmelerin de Random Sample Consensus (RANSAC) algoritması ile otomatik olarak ayıklanması incelenmiştir. Sonuç olarak son yıllarda nokta çıkarımı amacıyla yaygın olarak kullanılan SURF, FAST ve HARRIS algoritmalarının fotogrametri ve uzaktan algılama yöntemleri ile elde edilmiş görüntüler üzerindeki performansları ortaya konulmuştur. FAST algoritmasının özellikle köşe noktalarının yakalanmasında, SURF algoritmasının ise diğerlerinden fazla sayıda eşlenik nokta oluşturma aşamasında başarılı sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. Çalışmaya konu olan algoritmaların fotogrametri ve uzaktan algılamada görüntü yorumlama sürecinde görüntü eşleştirme ve 3B koordinat elde etme amaçlı yapılan çalışmaların otomatize edilmesinde önemli katkılar sağlayacağı değerlendirilmektedir.