Geri Dön

Görüntü metrikleri yardımıyla sayısal görüntülerin birleştirilmesi

Fusion of digital images by using image metrics

  1. Tez No: 169774
  2. Yazar: YAKUP YÜKSEL
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. OSMAN COŞKUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 55

Özet

IV GÖRÜNTÜ METRİKLERİ YARDIMIYLA SAYISAL GÖRÜNTÜLERİN BİRLEŞTİRİLMESİ ÖZET Mikro elektronik, haberleşme ve sensor teknolojilerindeki inanılmaz gelişmeler, farklı kaynaklardan alınan görüntülerin uygun metotlarla birleştirilmesi ve böylece bütün kaynaklardan daha fazla bilgi içeren bir birleşmiş görüntü elde etme işlemini gerekli hale getirmiştir. Görüntü birleştirme işlemi savunma sanayi, tıbbi görüntüleme, endüstri mühendisliği ve robotik gibi birçok alanda yaygın şekilde kullanılmaktadır. Görüntü birleştirme alanında özellikle son yıllarda bir çok yeni yöntem önerilmiştir. Bu tezde aynı görünümün farklı odak ayarları altında alınmış çok odaklı sayısal görüntülerinin birleştirilmesine yönelik yeni bir yöntem sunulmuştur. Önerilen yöntem hem gerçek zaman uygulamalarında kolayca uygulanabilir hem de işlemsel karmaşıklık olarak literatürdeki diğer görüntü birleştirme metotlarından daha basittir. Önerilen yöntem hem gerçek hem de yapay çok odaklı görüntüler üzerinde uygulanmış ve başarımı iki farklı ölçüte göre literatürdeki diğer yöntemlerle karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

III FUSION OF DIGITAL IMAGES BY USING IMAGE METRICS ABSTRACT Unbelievable developments in microelectronics, communications and sensor technology make it necessary to fuse images obtained from various sources. Thus, images fused with appropriate methods may bear more information than each of the individual source images. Image fusion process is widely used in many different fields of science and technology such as defence industry, medical imaging, industrial engineering and robotics. Especially in the last decade, many image fusion methods have been proposed. In this thesis, a new method that aims to fuse multi-focus digital images obtained at different focus adjustments of the same scene is proposed. The proposed method may easily be implemented in real-time applications and it also has less computational complexity than most other image fusion methods available in the literature. The proposed method is applied to both real and artificial multi-focus images and its performance is compared with a number of other methods in the literature by using two different criteria.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    398709

    Konya Kapalı Havzası'nda arazi örtüsü/kullanımı zamansal değişimlerinin uydu görüntüleri ile belirlenmesi

    Determination of land use/cover changes in Konya closed basin by satellite images

    RAZİYE HALE TOPALOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Jeodezi ve FotogrametriAksaray Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HACI MURAT YILMAZ

  2. Tez No

    648935

    Microwave imaging of breast cancer with contrast agents

    Meme kanserinin kontrast ajanlarla mikrodalga görüntülemesi

    SEMA YILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ÇAYÖREN

  3. Tez No

    582356

    Essays on estimation methods

    Tahmin yöntemleri üzerine makaleler

    YASİN KÜTÜK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU

  4. Tez No

    459234

    Fuzzy entropy in image processing methods for medical data

    Görüntü işlemede medikal veriler için bulanik entropi yöntemleri

    YUSUF YENİYAYLA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. EMEL KURUOĞLU KANDEMİR

  5. Tez No

    780600

    Derin öğrenme yöntemleri yardımıyla görüntüde yer alan nesnelerin birbirlerine göre konumlarının belirlenmesi ve tasvir edilmesi üzerine bir çalışma

    A study on the determination and depiction of the positions of the objects in the image relative to each other with the help of deep learning methods

    ESİN ERGUVAN ETGİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL GÜVENOĞLU

Geri Dön