--- title: Görüntü Mozaikleme slug: goruntu-mozaikleme url: /detay/goruntu-mozaikleme type: article language: Türkçe entity: primary: Görüntü Mozaikleme type: article disambiguation: Birden fazla görüntüyü birleştirerek yüksek çözünürlüklü tek bir görüntü oluşturma tekniği. categories: - name: Bilişim Ve İletişim Teknolojileri slug: bilisim-ve-iletisim-teknolojileri url: /kategori/bilisim-ve-iletisim-teknolojileri - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ slug: yazilim-ve-yapay-zeka url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka tags: - Frekans domaini - Uzay domaini - Mozaikleme - Görüntü author: Ahmet Burak Taner created_at: 2025-03-17T23:52:11.271024+03:00 updated_at: 2025-04-17T16:34:20.365589+03:00 --- # Görüntü Mozaikleme ## Article Content Görüntü mozaikleme, aynı sahneye ait birden fazla görüntünün, içerdikleri [ortak](/tr/detay/ortak/llms.txt) alanlara göre çakıştırılarak daha çok detay içeren tek bir görüntü elde edilmesi işlemidir. Büyük bir sahneye ait tek bir görüntü karesi elde etmek için yüksek çözünürlüğe sahip bir kameranın yeterince uzak bir konuma yerleştirilmesi gerekmektedir. Kapalı alanlarda kameranın yerleştirilebileceği uzaklığın sınırlı olması ve yüksek çözünürlüklü kameraların pahalı olması [gibi](/tr/detay/gibi-749510/llms.txt) sebeplerden dolayı büyük alanların görüntülenmesi için görüntü mozaikleme tekniğinden yararlanılır. Bu [yöntem](/tr/detay/yontem-2/llms.txt) sayesinde standart çözünürlükteki kameralar ile bir bölgeden alınan görüntülerin birleştirilmesi sonucunda yüksek çözünürlüklü görüntü elde etmek mümkün olmaktadır. Görüntü mozaikleme; düşük maliyetle daha kaliteli görüntü elde etmek, tek bir kameranın [görüş](/tr/detay/gorus-2/llms.txt) açısına sığmayacak kadar büyük alanları fotoğraflamak, panoramik resimler oluşturmak ve bir [video](/tr/detay/video-3/llms.txt) içerisindeki hareketli nesneleri silmek gibi çeşitli amaçlarla kullanılabilir. Görüntü mozaiklemenin kullanıldığı başlıca alanlar aşağıdaki gibi sıralanabilir: - Akıllı Sistemler ve Robotlar (Kamera sistemleri vb.) - Tıbbi Uygulamalar (Bilgisayar destekli cerrahi vb.) - Askeri Uygulamalar (İnsansız hava araçları vb.) - Tarımsal Uygulamalar (Tarımsal arazi planlaması vb.) - Coğrafi Uygulamalar (Haritalama vb.) Birleştirilecek görüntülerin sayısından [bağımsız](/tr/detay/bagimsiz-2/llms.txt) olarak, görüntü mozaikleme işlemi her adımda [sadece](/tr/detay/sadece-e8b50/llms.txt) iki resim arasında gerçekleşir. Resimlerden bir tanesi referans, diğeri ise [hedef](/tr/detay/hedef-751630/llms.txt) görüntü olarak adlandırılır. Hedef görüntü ve referans görüntüdeki eşleşmiş noktalar çakışacak biçimde hedef görüntü yeniden şekillendirilir. Yeniden şekillendirilen görüntü referans görüntüye eklenerek daha büyük bir resim elde edilmiş olunur. Eldeki mozaiklenmiş görüntü bir sonraki aşamada referans görüntü olarak kullanılarak çoklu mozaikleme işlemi gerçekleştirilir. ![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/03/17/ERMLFbNRz7QiAThQ04gulrltUPJ6XW7l.png) *Resim 1. Görüntü mozaikleme işlemi (Riedl, Zipper, Meier ve Diedrich, 2014)* Görüntü mozaikleme işleminin gerçekleştirilmesi için uzay domaininde ve frekans domaininde olmak üzere farklı yöntemler geliştirilmiştir. Uzay domaininde uygulanan yöntemler kendi içerisinde alan tabanlı ve [özellik](/tr/detay/ozellik/llms.txt) tabanlı olmak üzere iki kısımda incelenebilir. Alan tabanlı yöntemler, iki resimdeki alanları [renk](/tr/detay/renk-3/llms.txt) yoğunluklarına göre eşleştirdiğinden; boyut değişimleri, ışık değişimleri ve pozisyon değişimleri alan tabanlı yöntemlerin çalışmasını ciddi derecede olumsuz bir biçimde etkilemektedir. Özellik tabanlı yöntemler kategorisinde [yer](/tr/detay/yer-2/llms.txt) alan SIFT yöntemi bu dezavantajları ortadan kaldırmaktadır. ![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/03/17/vK8WD39EGgNRslh4ipmjfffdCJ1wwE8l.png) *Resim 2. Özellik tabanlı görüntü mozaikleme adımları ( Guan, Yang, Chen, Dai ve Wang, 2016 )* Özellik tabanlı görüntü eşleştirmede öncelikle her görüntüye ait [anahtar](/tr/detay/anahtar-bea58/llms.txt) noktalar tespit edilir ve bu noktalara ait özellikler çıkartılır. Ardından çıkarılan özelliklere göre birbirine benzer noktalar birbiri ile eşleştirilir, bu sayede resimler arasındaki ilişki kurulmuş olunur. Sonuçta istenmeyen eşleşmeler de meydana gelebileceğinden dolayı, düzene uymayan eşleşmeler elenir. Elde kalan eşleşmelerden faydalanarak homografi tahmini yapılır ve elde edilen bu [matris](/tr/detay/matris-2/llms.txt) kullanılarak resim eğilip bükülür. Son olarak resimler arasındaki renk uyumsuzluğunu gidermek için renklerde harmanlama yapılır.** ## Academic Sources and References 1. Jain, P. M., and V. K. Shandliya. "A Review Paper on Various Approaches for Image Mosaicing." International Journal of Computational Engineering Research 3, no. 4 (2013): 106–109.Lowe, David G. "Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints." International Journal of Computer Vision 60, no. 2 (2004): 91–110.Riedl, M., H. Zipper, M. Meier, and C. Diedrich. "Cyber-Physical Systems Alter Automation Architectures." Annual Reviews in Control 38, no. 1 (2014): 123–133.Guan, Xuesong, Bo Yang, Cheng Chen, Weirong Dai, and Yulong Wang. "A Comprehensive Overview of Cyber-Physical Systems: From Perspective of Feedback System." IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 3, no. 1 (2016): 1–14.