A Wavelet based method of affine invariant 2D object recognition

Abstract

Özet Görüntü dönüşümüne uğramış objeleri tanımak, bilgisayarlı görüntüleme alanındaki önemli problemlerden biridir. Son zamanlardaki birçok araştırma, özellikle ge ometrik dönüşümler üzerine odaklanmıştır. Bu dönüşümlerin en önemlileri kam era hareketi ile meydana gelen perspektif dönüşümü ve onun yakınsaması olan il gin dönüşümdür. Bunun için geliştirilmiş birçok yöntem mevcuttur. Bunları en önde gelenleri Fourier tanımlıyıcıları; Momentler ve Örtük polinom eğrileridir. Bu yöntemler geleneksel yöntemler olarak da adlandırılırlar. Wavelet bazlı ilgin fonksiy onlar, son zamanlarda geliştirilen yöntemlerdir. Bu yöntem diğer yöntemlere göre daha efektif ve gürültüye karşı daha etkilidir. Bu yöntemlerde objelerin çevre eğrileri ve `undecimated wavelet` dönüşüm kullanılır. Bu tezde, ilgin dönüşüme uğramış nesneleri bilgisayarla tanımak için yeni bir yöntem önerilmektedir. Bu yöntemde ilgin fonksiyonlar, görüntü projeksiyonları ve high-pass filtrelenmiş resimlerin pro jeksiyonları kullanlmaktadr. Ayrıca, diğer `wavelet` bazlı metodlarm aksine `dec imated wavelet` dönüşüm tercih edilmiştir. Yöntemimizi diğer `wavelet` bazlı yöntemi olan Khalil-Baoumi metodu ile ve geleneksel yöntemlerle karşılaştırdık.

A WAVELET BASED METHOD FOR AFFINE INVARIANT 2D OBJECT RECOGNITION Abstract Recognizing objects that have undergone certain viewing transformations is an im portant problem in the field of computer vision. Most current research has focused almost exclusively on single aspects of the problem, concentrating on a few geomet ric transformations and distortions. Probably, the most important one is the affine transformation which may be considered as an approximation to perspective trans formation. Many algorithms were developed for this purpose. Most popular ones are Fourier descriptors and moment based methods. Another powerful tool to recognize affine transformed objects, is the invariants of implicit polynomials. These three methods are usually called as traditional methods. Wavelet-based affine invariant functions are recent contributions to the solution of the problem. This method is better at recognition and more robust to noise compared to other methods. These functions mostly rely on the object contour and undecimated wavelet transform. In this thesis, a technique is developed to recognize objects undergoing a general affine transformation. Affine invariant functions are used, based on on image projections and high-pass filtered images of objects at projection angles. Decimated Wavelet Transform is used instead of undecimated Wavelet Transform. We compared our method with the an another wavelet based affine invariant function, Khalil-Bayoumi and also with traditional methods.