R-LZMF: Robust local zernike moment based features

Bu tez çalışmasında, özgün bir döndürme ve ötelemeye değişimsiz Yerel Zernike Moment (YZM) tabanlı ilgi noktası saptama algoritması sunulmaktadır. Sunulan bu algoritma Yerel Zernike Moment tabanlı Özellikler (YZMÖ) olarak isimlendirilmiştir. Aynı çalışmada, YZMÖ, ölçek değişimsiz karakteristiğe sahip olması için ölçek-uzayında imge piramidi oluşturmak suretiyle genişletilmiştir. Sonuçta elde edilen ilgi noktası saptayıcı ölçek, döndürme ve ötelemeye değişimsiz olmakla birlikte arkaplan karışıklığına ve engellere karşı sağlam bir karakteristik göstermektedir. Elde edilen bu ilgi noktası saptayıcı Gürbüz Yerel Zernike Moment tabanlı Özellikler (G-YZMÖ) olarak isimlendirilmiştir. G-YZMÖ, köşe tabanlı bir ilgi noktası saptayıcıdır ve uzamsal-uzayda köşeleri saptamak için YZM'leri evrişimsel işleçler şeklinde kullanır. Bu sayede, köşe noktalarının yapılarını başarılı bir şekilde ortaya çıkarmak için Zernike momentleri imge piksellerine yerel olarak uygulanarak bu momentlerin betimlemesel gücünden faydalanılmış olunur. Önerilen ilgi noktası saptama algoritmaları olan YZMÖ ve G-YZMÖ için performans ölçümü Inria veri kümesi üzerinde yinelenebilirlik skoru kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Yinelenebilirlik skoru, ilgi noktası saptayıcısının başarımını ölçmek için kullanılan temel kriterdir. Sunulan ilgi noktası saptama algoritmalarının Inria veri kümesinde elde edilen yinelenebilirlik skorları iyi bilinen ilgi noktası saptayıcılar ile karşılaştırılmıştır. Bu kapsamda; YZMÖ için Harris, SIFT, SURF, CenSurE, BRISK ve G-YZMÖ için SIFT, SURF, CenSurE, ORB, BRISK ilgi noktası saptayıcıları ile performans karşılaştırması amacıyla çalışılmıştır. Inria veri kümesindeki "Rotation", "Zoom" ve "Zoom&Rotation" imge dizileri ile elde edilen sonuçlar, YZMÖ ve G-YZMÖ ilgi noktası saptayıcılarının karşılaştırıldıkları neredeyse bütün ilgi noktası saptayıcılara yinelenebilirlik skoru bakımından üstünlük sağladığını göstermektedir. Sunulan algoritmaların ayırt edicilikleri bakımından performansları ise üretilen sentetik ve gerçek test resimlerindeki köşe noktalarının saptanmasındaki başarım ile gösterilmektedir.