ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







An Optimized Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) Using Chamfer Distance in Image Matching

العنوان بلغة أخرى: تحسين خوارزمية مقياس المعادلة الثابت (SIFT) باستخدام مقياس شامفر في مطابقة الصور
المؤلف الرئيسي: الشربجي، تمارا عبدالقادر (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الكعابنة، خالد عبدالحافظ (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2018
موقع: عمان
الصفحات: 1 - 148
رقم MD: 1015594
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة عمان العربية
الكلية: كلية العلوم الحاسوبية والمعلوماتية
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

16

حفظ في:
المستخلص: تعتبر علم الرؤية الحاسوبية من أهم العناصر التي تستخدم في مجال علم الحاسوب بحيث أنها تخدم عدة مجالات منها مطابقة الصور. وتعتبر مطابقة بين الصور المتعددة خطوة أساسية وحيوية في مجال رؤية الكمبيوتر. ويمكن تحقيق ذلك من خلال تتبع النقاط الأساسية المشتركة بين هذه الصور، ومن ثم يمكن تحديد المطابقة فيما بينها. وتعد خوارزمية مقياس المعادلة الثابت من أكثر الخوارزميات شيوعا في مطابقة الصورة، لما تملكه من قوة في تحديد النقاط الرئيسية في الصورة ومطابقتها. ومع ذلك، فأنها تحتاج وقت معالجة كبير نسبيا، حيث أنها تحتاج لوقت كبير (مقارنة مع خوارزميات أخرى) لاستخراج النقاط الرئيسية ومطابقتها. ومن هنا جاء هذه الدراسة بهدف التحسين في وقت المعالجة عن طريق إجراء عملية المطابقة بين النقاط الرئيسية بين الصور باستخدام خوارزمية (Chamfer) بدلا من استخدام خوارزمية (Euclidian). حيث أن خوارزمية (Chamfer) تتطلب وقتا أقل من خوارزمية (Euclidian) لحساب المسافة بين نقطتين لأنها تحدد أقصر مسار بين أي نقطتين عند حساب المسافة. وللتحقق من صحة الطريقة المقترحة وتقييمها، تم استخدام مجموعة بيانات مختلفة بحيث مجموع عددها الكلي (412) صورة تشمل: (100) صورة بدرجات دوران مختلفة، (100) صورة بمستويات كثافة مختلفة، (112) صورة بمستويات قياس مختلفة و(100) صورة مشوشة بدرجات مختلفة، تم تطبيقها على عدة معايير. أظهرت النتائج أن أداء الخوارزمية المقترحة تفوق على خوارزمية (ORB) و (SIFT) الأصلية في معيار زمن المعالجة، حيث أنها اختصرت زمن المعالجة الإجمالي لل((SIFT الأصلية بنسبة (41%).