Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. 2015; 21(5): 182-193 | DOI: 10.5505/pajes.2014.49354

Görüntü Eþleme ve Genetik Algoritmalar Kullanarak Görüntü içinde Görüntü Arama

Mehmet Karakoc¹, Kadir Kavaklioglu^2
1Ege Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliði Bölümü, Ýzmir, Türkiye
²Pamukkale Üniversitesi, Makine Mühendisliði Bölümü, Denizli, Türkiye

Bu çalýþmada esas alýnan problem, görüntü içinde görüntü aramayý etkin bir þekilde gerçekleþtirebilmektir. Bu amaçla görüntü iþleme kapsamýnda yer alan görüntü eþleme teknikleri ile arama algoritmalarý birlikte kullanýlmýþtýr. Görüntü eþleme için Yapay Sinir Aðlarý ile görüntünün ortalama renk deðeri, görüntüdeki renk deðerlerinin standart sapmasý, korelasyon ve görüntü kenar parametreleri gibi özellikler; görüntü arama için Genetik Algoritmalar kullanýlmýþtýr. Bu çalýþmada, akýllý arama algoritmalarý, hýzlý görüntü eþleme yöntemleri ve paralel programlama tekniklerine dayanan bütünleþik bir yöntem önerilmiþ ve kullanýlmýþtýr. Önerilen yöntem çok sayýda düþük ve yüksek çözünürlüklü referans ve þablon görüntü üzerinde test edilmiþtir. Elde edilen sonuçlar önerilen yöntemin eþleþen görüntüleri elde etmede baþarýlý olduðunu ve toplam arama süresini azalttýðýný göstermiþtir.

Anahtar Kelimeler: Görüntü içinde görüntü arama, Görüntü iþleme, Görüntü eþleme, Yapay sinir aðlarý, Genetik algoritmalar, Paralel programlama

---

Image Searching within Another Image Using Image Matching and Genetic Algorithms

Mehmet Karakoc¹, Kadir Kavaklioglu^2
1Ege University, Computer Engineering Department, Izmir, Turkey
²Pamukkale University, Mechanical Engineering Department, Denizli, Turkey

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.

Keywords: Image searching within another image, Image processing, Image matching, Artificial neural networks, Genetic algorithms, Parallel programming

---