Radon dönüşümü ile sayısal görüntülerdeki grafların içerdiği tüm üçgenlerin bulunması

Abstract

Görsel iletişim gelişmesiyle birlikte görüntü ve video kayıtları artmakta ve bunları paylaşımları için değişik siteler kurulmaktadır. Artan bu görsellerden sonuç çıkarmak görüntü analizi ve dolayısıyla yapay zekâ çalışmalarının artmasına neden olmaktadır. Verilen görüntülerdeki doğruların kesişimi ile oluşan üçgenlerin bulunması, sayılması ve listelenmesi sadece üçgen bulma oyunun çözümü için değil graflardaki üçgensel ilişkilerin ortaya çıkarılmasında da önemli bir yer tutmaktadır. Bu çalışmada görüntüdeki üçgenlerin bulunması için Radon dönüşümü kullanılmıştır. Radon dönüşümü ile bulunan doğrular ters Radon dönüşümü yapıldıktan sonra bulanıklaşmaktadır. Bulanıklaşan alt görüntüler özgün görüntü ile işlem sokularak arama bölgesi daraltılmakta ve her doğru bir küme olacak şekilde bir bulanık kümeler listesi elde edilmektedir. Burada şekle ait olan bir gözek birden çok kümeye veya diğer bir deyişle birden çok doğruya ait olabilir. Doğruların kesişim bölgelerindeki gözekler birden çok doğruya ait olduklarından çoklu etiketleme yapmak gerekir. Böylelikle tek doğruya ait olan gözekler kenarları birden çok doğruya ait olan gözekler ise düğümleri (kesişim bölgesi) oluşturmaktadır. Tüm kenarların üçlü kombinasyonu bulunarak bunların tüm ikili kesişimler mevcutsa birer üçgen oluşturmaktadır. Anahtar Kelimeler: Radon dönüşümü, Tepe taraması, Pencereleme, Görüntüdeki üçgenler.

With the development of visual communication, images and video recordings are increasing and various sites are set up for sharing them. Drawing conclusions from these increasing perspectives leads to an increase in visual analysis and therefore artificial intelligence. Finding, counting, and listing of triangles formed by the intersection of the truths in the given images is important not only in solving the triangle finding game but also in revealing the triangular relations in the graphs.In this study Radon transformation was used to find the triangles in the image. The truths found by the radon transform are blurred after the inverse Radon transform is done. The blurred sub-images are processed with the original image to narrow the search area and obtain a fuzzy set list as each correct set. Here, an eye belonging to a shape may belong to more than one coin or, in other words, more than one. Since the eyes in the intersection of the truths belong to more than one truth, it is necessary to make multiple determinations. Thus, the eyes belonging to only one line form the nodes (intersection region) with the edges belonging to more than one line. All edges have triple combinations, forming triangles if all their binary intersections are present.Key Words: Radon transform, Peak detection, Windowed, Triangles in images.