Termal ve RGB görüntülerde farklı görüntü füzyonu tekniklerinin performans analizi
Performance analysis of different image fusion techniques in thermal and RGB images
- Tez No: 1010156
- Danışmanlar: PROF. DR. FIRAT HARDALAÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Görüntü füzyonu, daha zengin ve anlamlı görsel içerik üretmek için birden fazla kaynaktan gelen bilgileri tek bir görüntüde birleştiren bir tekniktir. Bu çalışmada, LLVIP veri setinden alınan RGB ve termal görüntü çiftlerine üç klasik birleştirme yöntemi (Çok Ölçekli Dönüşüm (MST), Saliency Tabanlı birleştirme ve KL Dönüşümü ile Anizotropik Difüzyon) uygulanmıştır. RGB görüntülerin kontrastını artırmak amacıyla CLAHE ön işleme adımı uygulanmış ve elde edilen füzyon görüntüleri, hem nesne algılama performansı hem de görüntü kalite metrikleri açısından değerlendirilmiştir. Nesne tespit için YOLOv4, YOLOv4-Tiny ve YOLOv7 modelleri kullanılmıştır. YOLOv4 sonuçlarına göre, CLAHE ön işleme adımına tabi tutulmuş RGB görüntülerine uygulanan MST füzyonu, yalnızca termal görüntülere kıyasla %0,18 daha yüksek mAP@0,5 doğruluğu ve yalnızca RGB görüntülere kıyasla %9,53 daha yüksek doğruluk elde etmiştir. Bu çalışma, bahsi geçen nesne tespit modellerinin LLVIP veri seti üzerinde karşılaştırmalı analizini sunan -bilinen- literatürdeki ilk çalışma olarak önem arz etmektedir. Füzyon çıktıları ayrıca görüntü kalite metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar, özellikle görsel kalite açısından, Saliency Tabanlı füzyon yönteminin en iyi performansı gösterdiğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Image fusion is a technique that combines information from multiple sources into a single image to produce richer and more meaningful visual content. In this study, three classical fusion methods (Multi-Scale Transform (MST), Saliency-Based Fusion, and Anisotropic Diffusion with KL Transform) were applied to pairs of RGB and thermal images from the LLVIP dataset. A CLAHE preprocessing step was applied to enhance the contrast of RGB images, and the resulting fused images were evaluated in terms of both object detection performance and image quality metrics. YOLOv4, YOLOv4-Tiny, and YOLOv7 models were used for object detection. According to the YOLOv4 results, MST fusion applied to RGB images subjected to CLAHE preprocessing achieved 0.18% higher [email protected] accuracy and 9.53% higher accuracy compared to thermal images alone. To the best of our knowledge, this study presents the first comparative analysis of these models on the LLVIP dataset. Fusion outputs were also evaluated using image quality metrics. The results show that the Saliency-Based fusion method performed best, particularly in terms of visual quality.
Benzer Tezler
- Sensör füzyonuna dayalı derin öğrenme yöntemleri ile nesne tanıma başarısının artırılması
Increasing object detection success with deep learning methods based on sensor fusion
AHMET ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER ÇETİN
- Fusion of RGB and thermal image pairs for object and face liveness detection
Nesne ve yüz canlılığı tespiti için RGB ve termal görüntü çiftlerinin birleştirilmesi
MERVE ERŞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
- Multimodal yüz görüntülerinde gerçek zamanlı görüntü çakıştırma yöntemlerinin karşılaştırmalı analizi
A comparative analysis of real-time image registration methods in multimodal facial images
MEHMET OKUMUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYYİP ÖZCAN
- Davranışsal ve fiziksel multi-biyometri ile kişi kimliklendirme ve hareket tanıma üzerine yaklaşımlar
Approaches to person identification and motion recognition with behavioral and physical multi-biometrics
ONUR CAN KURBAN
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Termal görüntülerde ateş tespitinde klasik/modern metotlar ve geniş dil modeli yaklaşımı
Classical/modern methods and large language model approach in fever detection from thermal images
ADEM ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
BiyoteknolojiGümüşhane ÜniversitesiBiyoteknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH KAPLAN