Resim uzayında blok seçmeye dayalı yeni görüntü birleştirme yöntemleri
New image fusion methods based on spatial domain block selection
- Tez No: 320808
- Danışmanlar: DOÇ. DR. VEYSEL ASLANTAŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 168
Özet
Bilgisayar görmede kullanılan kameraların sınırlı alan derinliği problemi vardır. Gerçek bir lens ile bir çevrenin görüntüsü elde edilmek istenirse, lensten belli bir uzaklıktaki nesneler odaklanmış, diğer uzaklıktaki nesneler ise bulanık olarak oluşur. Çoklu-odaklı görüntü birleştirme bu problemi gidermek için kullanılan bir görüntü işleme yöntemidir.Literatürde tamamen odaklanmış görüntü elde etmek için önerilmiş çeşitli yöntemler vardır. Bu yöntemlerin dezavantajları, görüntü içeriğindeki kaymalardan ve çeşitli dış etmenlerden dolayı oluşan gürültülerden ciddi şekilde etkilenmeleridir. Literatürdeki iyi-bilinen yöntemlerden birisi de resim uzayında blok seçmeye (RUBS) dayalı görüntü birleştirme yöntemidir. Bu yöntemde, öncelikle kaynak görüntüler karesel bloklara bölümlenir, sonrasında her bir eşleşen blok karşılaştırılarak net olan bloklar tespit edilir ve bu blokların bir araya getirilmesiyle birleşik görüntü oluşturulur.Tez çalışması kapsamında, öncelikle, normal ve gürültülü durumlarda görüntülerin RUBS yöntemi ile birleştirilmesinde kıstas fonksiyonlarının başarımları analiz edilmiştir. Daha sonra, RUBS yönteminde bölümleme aşamasında kullanılan blok boyutunun yapay zeka optimizasyon teknikleri ile adaptif olarak belirlenmesi sağlanmıştır. Buna ek olarak, RUBS yönteminin başarımını daha da artırmak için görüntülerin düzgün bloklara ayrılması yerine blokların, bulanıklığın veya netliğin olduğu bölgelere göre serbest pozisyonlara yerleşebileceği bir yöntem sunulmuştur. Son olarak, tüm bu yöntemleri barındıran web tabanlı bir görüntü birleştirme arabirimi gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Cameras used in computer vision systems have a limited depth of field, i.e., if an image of an environment is captured by a real lens, objects at a certain distance from the lens will be focused whereas objects at other distances will be defocused (or blurred). Multi-focus image fusion is an image processing technique that is used to overcome this limitation.In the literature, there are several methods to obtain everywhere-in-focus images. The most common disadvantage of these methods is being affected seriously from the moving objects in the source images and noises produced by the environmental factors. Block selection method in the spatial domain (BSSD) is a prominent method among other methods in the literature. In this method, first, source images are divided into square blocks, then corresponding bloks are compared to determine sharper blocks and finally these blocks are combined to obtain the fused image.In this thesis, firstly, the performances of criterion functions, used with BSSD method to fuse images in noiseless and noisy conditions, are analysed. Afterwards, the block size used in the BSSD method for partitioning the source images is obtained adaptively with the help of artificial intelligence optimization techniques. Furthermore, to improve the performance of BSSD method, instead of dividing source images into regular blocks, a new method, based on positioning blocks into free spots which are related with the boundaries of sharp or blurry objects, is proposed. Finally, a web based image fusion interface that consists of the methods metioned in the thesis is developed.
Benzer Tezler
- Esnek resim damgalama: Blok tabanlı damgalama analizi, vektör damgası kullanımı ve doğrulama damgalamasının geliştirilmesi
Resilient image watermarking: Block-based image watermarking analysis, using vector image as watermark and improving authentication purpose watermarking
AHMET ŞENOL
Doktora
Türkçe
2018
Bilgi ve Belge YönetimiHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRİ SEVER
- Kesirli Fourier dönüşümü analiziyle ilinti tabanlı iki boyutlu damgalama
Başlık çevirisi yok
UĞUR USTAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Mühendislik BilimleriYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. LÜTFİYE DURAK
- Adaptive backstepping control based emegency scheme for improving transient stability of power systems with renewable energy sources
Yenilenebilir enerji kaynaklarıyla entegre güç sistemlerinde geçici kararlılığı kontrolu için uyarlanabilir geri adım kontrolü tabanlı acil durum düzeni
MOHAMMAD MOTALLEBZADEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Transforming feedback control systems on whiteboard into Matlab via a deep learning based intelligent system
Derin öğrenme tabanlı akıllı bir sistem ile beyaz tahtadaki geribeslemeli kontrol sistemlerinin Matlab ortamına aktarılması
DORUKHAN ERDEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- An image encryption algorithm robust to post-encryption bitrate conversion
Şifreleme sonrası kod çeviriminden etkilenmeyen bir resim şifreleme algoritması
SADIK BAHAETTİN AKDAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÇAĞATAY CANDAN