يجب تسجيل الدخول أولا
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: |
عدد مرات التحميل
16
| 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%). |
|---|
عناصر مشابهة
-
Offline Writer Identification for Arabic Handwriting Texts Based on a Scale Invariant Feature Transform (SIFT)
بواسطة: Al Sheyab, Mohammad Mahmoud Ali منشور: (2017) -
Texture Feature Extraction Using Tamura Descriptors and Scale-Invariant Feature Transform
بواسطة: أحمد، حسن ماهر منشور: (2023) -
Self Adaptive Dragonfly Based Optimal Thresholding For Multilevel Segmentation Of Digital Images
بواسطة: Sambandam, Rakoth Kandan منشور: (2018) -
Analysis Of Distance Metrics In Content Based Image Retrieval Using Statistical Quantized Histogram Texture Features In The DCT Domain
بواسطة: Malik, Fazal منشور: (2013) -
Using Machine Learning Algorithms to Detect Smile in Pictures Based on Geometric Features
بواسطة: محمد، دعاء احمد جبريل منشور: (2018)
