الفهرس 
Chapter 1Only 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 143 |  |  |
| | | from | 143 | | |
Abstract
بالتقاط صورتين لنفس الموقع و لكن من جهتين مختلفتين, يمكن حل مشكله المطابقه الكثيفه للصور الثنائيه بتحديد التغير او التباين في مكان كل نقطه بين الصورتين الملتقطين. يتطلب ان يكون هناك دقه حول حدود الكائنات في خريطه التباين الكثيفه للعديد من التطبيقات مثل حجب الكائنات الاقرب من المشاهد للكائنات الابعد من المشاهد في الواقع المدعم.
الواصفات هي خوارزميات راسخه الاستخدام في مجال المطابقه ذات الكثافه المنخفضه لبعض النقط المميزه في الصوره. نظرا لكفاءه و دقه تلك الواصفات, يتزايد استخدامها في المطابقه الكثيفه و التي كانت تتبني استخدام مقارنه الرقع و تجميع الدعم بصوره كبير.
لذلك تقوم الرساله بتقييم الواصفات الثنائيه للمطابقه الكثيفه بناء علي مقارنه خرائط التباين الناتجه عن استخدام الواصفات المختلفه. و تركز الرساله علي اهم الواصفات الثنائيه و التي تتوافر في مكتبه الخوارزميات التي تسمي OpenCV حيث انها المكتبه الاكثر استخداما. و ذلك لان غالبيه الدراسات تقارن الواصفات للاستخدام في المطابقه ذات الكثافه المنخفضه. لا يوجد بحث يقوم بمقارنه تلك الواصفات في حاله مطابقه كل نقطه في الصوره, علي حد علم الكاتب.
ولقد وجدنا ان الواصف الذي يطلق عليه بريف ينتج اكثردقه فيما يتعلق بنعومه و تدرج القيم للنقاط الواقعه علي نفس السطح, في حين ان الواصفان فريك و بريسك ينتجان اقل قيمه لنسبه الخطأ. ذلك الاكتشاف يتفق ايضا مع نتائج الابحاث القائمه. الملاحظه الاكثر اهميه هي ان جميع الواصفات تسببت في انخفاض الحده والدقه حول حدود الكائنات في المطابقه الكثيفه. لذلك يتطلب اعاده دمج الواصف مع خورازميات تجميع الدعم التي تمثل اساس المطابقه الكثيفه, كما تم تنفيذه في الابحاث القائمه.
في نفس السياق, اقترحنا دمج مقياسين مختلفين لتحديد مدي مطابقه النقط و ذلك لمجابهة فقد المعلومات الذي قد ينتج عن خورازميات تجميع الدعم. المقياس الهجين يهدف الي دعم خوارزميه الواصف في اتخاذ قرار المطابقه بتقديم معلومات اضافيه عن النقطه المراد مطابقتها.
اضافه المقياس الهجين للواصف تسببت في تقليل اخطاء المطابقه بنسبه تصل الي 2.86% مقارنه بالدقه الناتجه بدون المقياس الهجين. و كذلك المقياس الهجين المقترح حافظ علي قدره بريف علي عدم الثائر بالتغييرات في الاضاءه و تعرض الكاميرا للضوء. و السبب في ذلك يرجع الي تعديله لقيمه اسهام كل مقياس بناء علي قيمه النقطه المراد مطابقتها و قيم جيرانها في الصوره. و تلك التقنيه تختلف عن تثبيت نسبه المساهمه للمقياسين.
المقياس الهجين المقترح لا يسبب زياده في زمن تشغيل الخوارزميه بسبب بساطه المقياس المضاف. بالاضافه الي ذلك, فان قيم المساهمه المتغيره تتحدد باعاده استخدام قيم هي موجوده بالفعل و لم تحسب خصيصا للمقياس الهجين بهدف تجنب ذياده التعقيد الحسابي .اضافه الي ذلك فان سرعه تنفيذ خوارزميه المطابقه الكثيف علي المعالج لا تتوافق مع متطلبات التطبيقات. لذلك قررنا تشغيل الخوارزميه علي التوازي باستخدام معماريه للحوسبه المتوازيه تسمي كودا. و تمكننا من تحقيق معدل تسارع يصل الي 109 في بعض الصور.