Çok odaklı görüntü füzyonu
Multifocus image fusion
- Tez No: 197298
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. VEYSEL ASLANTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Görüntü Füzyonu, Bulanıklaştırma, Netleştirme, Fuzzy (Bulanık)Mantık, Image Fusion, Blurring, Sharpening, Fuzzy Logic
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
ÇOK ODAKLI GÖRÜNTÜ FÜZYONUAyder BULATOVErciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri EnstitüsüYüksek Lisans Tezi, Temmuz 2006Tez Danışmanı: Yrd. Doç. Dr. Veysel ASLANTAŞÖZETGörüntü füzyon tekniklerin amacı, bir çok sensörle veya aynı sensörün farklıparametreleriyle aynı çevreye ait birden fazla resmin tek bir resim halindebirleştirilmesidir. Birleştirilmiş resim, hem bilgisayar/insan analizi, hem de bölümlemeve obje tespiti gibi görüntü işleme teknikleri açısından daha uygun hale gelecektir.Fotoğraf makinelerin objektifleri sadece belli bir uzaklığa odaklanabilirler. Bundandolayı tamamen net olan bir resmi çekmek adeta imkansızdır. Bu problemi çözmek içinfotoğraf makinenin konumu değiştirilmeden aynı çevreye ait farklı odak uzunlukları ilebirden çok resim çekilir ve daha sonra bu resimler bir algoritma yardımıyla birleştirilir.Bu birleştirme esnasında tüm resimlerden sadece net kısımlar alınır, bulanık kısımlar iseatılır. Böylece tamamen net olan bir resim oluşturulur. Bu amaca hizmet eden görüntüfüzyon tekniğine çok odaklı görüntü füzyonu denir.Şu ana kadar hem amaç hem de kullanılan metot açısından birçok görüntü füzyontekniği geliştirilmiştir. Söz konusu teknikler akıllı sistemler ve robotlar, tıbbiuygulamalar, imalat sistemleri, askeriye ve güvenlik gibi alanlarda uygulanabilirler.Bu çalışmada görüntü füzyon konusunda üç yeni metot geliştirilmiş ve ayrıntılarıylaanlatılmıştır. Bu metotlar bölge tabanlı olup sırasıyla bulanıklaştırma, netleştirme vefuzzy temelli tekniklerdir.Geliştirilen metotların, Uzaysal Frekans (SF) bazlı füzyon tekniğiyle kıyaslanmasısonucunda daha üstün performans sergiledikleri gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
MULTIFOCUS IMAGE FUSIONAyder BULATOVErciyes University, Graduate School of Natural and Applied SciencesM. Sc. Thesis, July 2006Thesis Supervisor: Assist. Prof. Dr. Veysel ASLANTAŞABSTRACTThe aim of image fusion techniques is to produce an image from multiple images of thesame scene obtained by different sensors or a sensor with different parameters. Thefused image can then be more suitable for human/machine perception, and for furtherimage-processing tasks such as segmentation, feature extraction and object recognition.Optical lenses suffer from the problem of limited depth of field. So, it is almostimpossible to obtain an image which is in focus everywhere. To solve this problem,several pictures of the same scene are taken by a camera with different focal lengths andthe focused parts of the images are then fused to form a single image. The fused imagebecomes the focused image of the scene. Image fusion techniques that work this wayare called multifocus image fusion techniques.There are several image fusion techniques using different methods and having differentaims. These techniques can be applied in fields like intelligent robots, medical imaging,manufacturing, military and law enforcement.In this study, three new region-based multifocus image fusion methods are proposedand explained in details. They are based on blurring, sharpening and fuzzy system.Experimental results show that proposed methods outperform the Spatial Frequency(SF) based approach.
Benzer Tezler
- Investigation of multi-focus image fusion
Çok odaklı görüntü füzyonunun incelenmesi
SULTAN SEVGİ TURGUT
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ORAL
- Görüntü füzyon yöntemleri ile beyin lezyon görüntülerinin değerlendirilmesi
Valuation of brain lesion images with image fusion methods
ELİF EDA TAKGİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErzurum Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NUR HÜSEYİN KAPLAN
- Metasezgisel algoritmalar ve derin öğrenme kullanılarak çok kaynaklı görüntü füzyonu
Multi-source image fusion using metaheuristic algorithms and deep learning
ASAN IHSAN ABAS ABAS
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURDAN BAYKAN
- A review of the applications of vision-based 3D as-built data acquisition technologies in the construction industry
İnşaat sektöründe 3D as-built veri toplama uygulamalarının incelenmesi
MAHMOUD ABUFOUDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESİN ERGEN PEHLEVAN
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK