AI Summary & Key Takeaways
AI InsightResults revealed that the proposed method can successfully match images and significantly reduce the total search time.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Main focus of this work is to realize image searching within another image in an efficient way. Image searching within another image is accomplished through the integrated use of image matching techniques and searching algorithms. Artificial neural networks along with various image features such as average color value, color standard deviation, correlation and edge parameters are used for image matching whereas genetic algorithms were used for image searching. In the work presented in this paper, an integrated method based on smart searching algorithms, quick image matching methods and parallel programming techniques were proposed and implemented. Proposed method was tested on several low and high-resolution reference and template images. Results revealed that the proposed method can successfully match images and significantly reduce the total search time.
Özet
Bu çalışmada esas alınan problem, görüntü içinde görüntü aramayı etkin bir şekilde gerçekleştirebilmektir. Bu amaçla görüntü işleme kapsamında yer alan görüntü eşleme teknikleri ile arama algoritmaları birlikte kullanılmıştır. Görüntü eşleme için Yapay Sinir Ağları ile görüntünün ortalama renk değeri, görüntüdeki renk değerlerinin standart sapması, korelasyon ve görüntü kenar parametreleri gibi özellikler; görüntü arama için Genetik Algoritmalar kullanılmıştır. Bu çalışmada, akıllı arama algoritmaları, hızlı görüntü eşleme yöntemleri ve paralel programlama tekniklerine dayanan bütünleşik bir yöntem önerilmiş ve kullanılmıştır. Önerilen yöntem çok sayıda düşük ve yüksek çözünürlüklü referans ve şablon görüntü üzerinde test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar önerilen yöntemin eşleşen görüntüleri elde etmede başarılı olduğunu ve toplam arama süresini azalttığını göstermiştir.