Geri Dön

Kızılötesi görüntü ve görünür görüntü füzyon metotlarının karşılaştırılması

Comparison of infrared image and visible image fusion methods

  1. Tez No: 726267
  2. Yazar: OĞUZHAN KARACA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NUR HÜSEYİN KAPLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erzurum Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

Kızılötesi görüntüleme sistemleri, farklı hava koşullarında iyi görüntüleme yapabilme kabiliyetine sahiptirler ve termal farka dayalı olarak hedefleri arka planlarından ayırt edebilmektedirler. Görünür görüntüleme sistemleri ise, insan görsel sistemine uygun olarak yüksek çözünürlük ve doku ayrıntıları sağlayabilmektedirler. Bu nedenle, termal radyasyon ve ayrıntılı doku bilgisi avantajlarının birleştirilmesi istenir. Bu tez çalışmasında kızılötesi ve görünür görüntü füzyonunun ana uygulamalarına ve kullanılan metotların tümüne genel bir bakış sunularak seçilen metotlar karşılaştırılmıştır. Karşılaştırılan görüntü füzyon metotları olarak: Ayrık sabit dalgacık dönüşümü (DSWT), Seyrek gösterim (SR), Temel bileşen analizi (PCA), Belirginlik temelli metot, Hibrit metot (Curvelet dönüşümü ve Seyrek gösterim) ve Kızılötesi özellik çıkarma ve görsel bilgi koruması metotları seçilmiştir. Ardından, füzyon performansını kıyaslayan kalite değerlendirme ölçütleri detaylı olarak ele alınmıştır. Karşılaştırma yapmak için seçilen 6 metot ve 9 değerlendirme ölçütü uygulamalı olarak MATLAB™ ortamında simüle edilerek karşılaştırılmıştır. Görsel kalite değerlendirme ölçüt sonuçlarına göre: DSWT metodu düşük parlaklık sonucu vermiştir. Seyrek gösterim metodu birleşmiş görüntüde bozulmalara sebep olmuştur. PCA metodu parlaklık olarak en iyi sonucu vermiştir. Belirginlik temelli metot 3 kaynak görüntü setinde en iyi görsel sonuçları vermiştir. Hibrit metot birleşmiş görüntüye kızılötesi görüntü bilgilerini fazla aktardığından, görsel detay bilgilerini bozmuştur. IR özellik çıkarma metodu sadece kızılötesi özelliğe odaklandığından diğer görsel bilgilere yoğunlaşmadan ortalama bir sonuç vermiştir. Nesnel kalite değerlendirme ölçüt sonuçlarına göre: kullanılan 12 çift kaynak görüntü setinden 3'ünde DSWT metodu, 3'ünde seyrek gösterim metodu, 6'sında ise PCA metodu üstün gelerek en iyi nesnel sonucu veren metotlar olmuştur.

Özet (Çeviri)

Infrared imaging can provide high-quality images for different conditions and can distinguish targets from their backgrounds based on thermal difference. Visible imaging can provide high-resolution and texture details in accordance with the human visual system. Therefore, it is desirable to fuse advantages of thermal radiation and detailed tissue information. In this thesis, an overview of the main applications of infrared and visible image fusion and all methods used is presented and selected methods are compared. As image fusion methods: DSWT, SR, PCA, Saliency Based, Hybrid (Curvelet and SR) and Infrared Feature Extraction methods have been selected. Then, the quality evaluation metrics that compare the fusion performance of each metric have been discussed in detail. For comparison, 6 methods and 9 evaluation metrics have been used practically by simulating in MATLAB™. According to results of visual quality evaluation criterions: DSWT method gave the lowest result in terms of brightness. The SR method has caused distortions for fused image. The PCA method gave the highest result in terms of brightness. Saliency-based method gave the best visual results for 3 source image sets. Since hybrid method over-transfers infrared image information to the fused image, visual detail information is distorted. Since infrared feature extraction method focused only on infrared feature, it gave an average result without concentrating on other visual information. According to results of objective quality evaluation metrics: DSWT and SR were superior in 3 of 12 pairs source image sets. PCA was superior in other 6 of 12 pairs source image sets.

Benzer Tezler

  1. A transformer-based approach for fusing infrared and visible band images

    Kızılötesi ve görünür bant görüntülerin birleştirilmesi için transformer tabanlı bir yaklaşım

    AYTEKİN ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Modelleme ve Simülasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ELİF SÜRER

    DOÇ. DR. ERDEM AKAGÜNDÜZ

  2. Visible and infrared image fusion using encoder-decoder neural network

    Kodlayıcı-kod çözücü sinir ağı ile kızılötesi ve görünür spektrum görüntülerde füzyon

    FERHAT CAN ATAMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖZDE AKAR

  3. Farklı dalga boylu görüntülerle buğday sınıflandırılması

    Wheat classification with different wavelength images

    DUYGU ZEYNEP DEMİREZ ÖRS

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EROL SEKE

  4. Multi-modal stereo-vision using infrared/visible camera pairs

    Görünür ve kızılötesi kamera çiftleri kullanarak çoklu biçimli steryo görme

    MUSTAFA YAMAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SİNAN KALKAN

  5. Cross-modal semi-dense image matching

    Çapraz-modlu yari-yoğun görüntü eşleşti̇rme

    ÖNDER TUZCUOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN

    PROF. DR. SİNAN KALKAN