Resim uzayı tabanlı çoklu-odaklı görüntü birleştirmede yeni teknikler
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: AHMET NUSRET TOPRAK
Danışman: Veysel Aslantaş
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Görüntüleme sistemleri, içerdikleri optik elemanların yapısı gereği sınırlı alan derinliğine sahiptir. Bu sebeple, belirli bir düzleme odaklandıklarında bu düzlemde bulunan nesneler net olarak görüntülenirken, bu düzlemin önünde veya arkasında bulunan nesneler odak düzlemine uzaklıklarıyla orantılı olarak bulanık görüntülenir. Bir çevrenin tamamı net görüntüsü, her biri farklı mesafeye odaklanılarak alınan çoklu-odaklı görüntülerdeki tüm net bölgelerin birleştirilmesi ile elde edilebilir. Bu işlem, çoklu-odaklı görüntü birleştirme olarak adlandırılmaktadır. Bu tez çalışmasında, sınırlı alan derinliği problemini gidermek için üç farklı, resim uzayı tabanlı çoklu-odaklı görüntü birleştirme yöntemi önerilmektedir. Önerilen ilk yöntem, Genetik, Diferansiyel Gelişim, Yapay Arı Koloni ve Levenberg-Marquardt algoritmalarını kaynak görüntüler üzerinde bulanıklık kestirimi için kullanmaktadır. Geliştirilen bulanıklık kestirimi yöntemleri ile elde edilen nokta dağılım fonksiyonları kullanılarak çoklu-odaklı görüntülerdeki net pikseller tespit edilmekte ve bu piksellerin taşınması ile birleşik görüntü üretilmektedir. Önerilen ikinci yöntem, görüntülerin birbiri ile örtüşmeyen sıralı bloklara ayrılması yerine, blokların, net bölgelere göre serbest pozisyonlara yerleştirilmesini amaçlamaktadır. Blok pozisyon optimizasyonuna dayalı bu yöntemde, blokların optimum pozisyonları zeki optimizasyon algoritmaları kullanılarak tespit edilmektedir. Son olarak, çoklu-odaklı görüntülerdeki net bölgelerin sınırlarını tanımlayan poligonun zeki optimizasyon algoritmaları ile belirlendiği bölge tabanlı bir yöntem önerilmektedir. Geliştirilen yöntemler, literatürdeki görüntü birleştirme yöntemleri ile karşılaştırılmış ve daha başarılı bir şekilde çoklu-odaklı görüntüleri birleştirdikleri ve alan derinliğini artırdıkları görülmüştür.