Geri Dön

Resim uzayı tabanlı çoklu-odaklı görüntü birleştirmede yeni teknikler

New techniques for spatial domain multi-focus image fusion

  1. Tez No: 484369
  2. Yazar: AHMET NUSRET TOPRAK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. VEYSEL ASLANTAŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 210

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.

Özet (Çeviri)

Digital imaging systems suffer from limited depth of field due to the nature of the optics involved. As a consequence, an object will appear in focus when it is on the focus plane and will appear blurred as it deviates from the focus plane. Therefore, in a single image only part of the plane within the depth of field can be sharp, while the rest areas are blurred. To overcome this problem, a series of multi-focus images are taken by gradually moving the focal plane. Then, all the in-focus regions are merged together through a process called multi-focus image fusion to generate an all-in-focus image of the scene. This thesis proposes three different, spatial domain multi-focus image fusion methods. The first method utilizes Genetic, Differential Evolution, Artificial Bee Colony and Levenberg-Marquardt optimization algorithms to estimate defocus blur. In this method, by using the point spread functions that are obtained by developed defocus estimation methods, the sharp pixels of the source images are detected and the fused image is produced by transferring these pixels. The second proposed method aims to place blocks in the optimal positions considering sharp regions of the images instead of dividing source images into non-overlapping blocks. In block-position optimization-based method, optimal positions of blocks are determined by using intelligent optimization algorithms. The last proposed method is a region-based method whose goal is to find a contour that best approximates the perimeter of the sharp regions. Finally, the proposed methods are compared with the state-of-the-art multi-focus image fusion methods. The results show that the proposed methods can fuse the multi-focus source images and extend the depth of field efficiently.

Benzer Tezler

  1. Sınırlı alan derinliğini artırmak için yeni bir görüntü birleştirme yöntemi

    A novel image fusion technique to extend the depth of field

    AHMET NUSRET TOPRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VEYSEL ASLANTAŞ

  2. Araç renk tanıma sistemi

    Vehicle color recognition system

    ERİDA DULE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  3. Deep learning aided data detectionfor future wireless communication systems

    Gelecek nesil telsiz haberleşme sistemleri içinderin öğrenme yardımıyla data tespiti

    MERVE TURHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  4. 3D object recognition from range images

    Derinlik görüntülerinde 3 boyutlu nesne tanımlama

    FATİH İZCİLER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR HALICI