Çoklu-pozlamalı görüntü birleştirme için yeni yöntemler
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: HARUN AKBULUT
Danışman: Veysel Aslantaş
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Görüntüleme sistemlerinde kullanılan dijital kamera sensörleri, düşük dinamik aralığa (low dynamic range-LDR) sahiptir. Bu kamera sensörleri kullanılarak yüksek dinamik aralığa (high dynamic range-HDR) sahip doğal bir sahne fotoğraflandığında, bazı bölgeleri aşırı pozlanmış ya da çok az pozlanmış düşük dinamik aralığa sahip görüntüler elde edilmektedir. Bir çevreye ait her tarafı iyi pozlanmış bir görüntü, aynı çevrenin farklı pozlamalarla çekilen görüntülerindeki iyi pozlanmış bölgelerin birleştirilmesiyle elde edilebilir. Bu işlem, çoklu-pozlamalı görüntü birleştirme olarak adlandırılır. Bu tez çalışmasında çoklu-pozlamalı görüntü birleştirme için iki yeni yöntem önerilmiştir. Önerilen ilk yöntem blok temelli olmakla birlikte, blokların, geleneksel yöntemlerde olduğu gibi kaynak görüntüler üzerinde fayansvari yerleştirilmesi yerine, iyi pozlanmış bölgelere serbest bir şekilde yerleştirilmesi amaçlamaktadır. En uygun blok konumları yapay zekâ optimizasyon algoritmaları (Genetik Algoritma, Diferansiyel Gelişim Algoritması ve Yapay Arı Koloni Optimizasyon Algoritması) kullanılarak elde edilmiştir. Önerilen ikinci yöntemde resimlerdeki iyi pozlanmış alanların tespitinde blok yerine bölge kullanılmıştır. Bu bölgelerin konumları evrişimli sinir ağı (convolution neural network-CNN) kullanılarak belirlenmiştir. Önerilen yöntemlerin, geleneksel ve literatürde sunulan bazı çoklu-pozlamalı görüntü birleştirme yöntemlerle karşılaştırıldığında daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.