Geri Dön

Kameraların sınırlı alan derinliğini artırmak için metasezgisel algoritmalar kullanılarak çok odaklı görüntülerin birleştirilmesi

Fusing multi-focus images using metaheuristic algorithms to increase the limited depth of field of cameras

PDF İndir

  1. Tez No: 776159
  2. Yazar: FATMA ÇAKIROĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ DURMUŞ, DR. ÖĞR. ÜYESİ RİFAT KURBAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kayseri Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 96

Özet

Bir sahnenin görüntüsü çekilirken lens belirli bir mesafede bulunan nesnelere odaklanır ve diğer uzaklıkta bulunan nesneler ise bulanık olur. Buna sınırlı alan derinliği problemi adı verilir. Çok-odaklı görüntü birleştirme yöntemi bu problemi çözmek için kullanılan bir yöntemdir. Çok-odaklı görüntü birleştirme yöntemi kullanılarak sahnenin tamamının net görüntüsü elde edilir. Bu yöntem için farklı odaklarda çekilmiş en az iki görüntü birleştirilir. Çok-odaklı görüntü birleştirme için piksel düzeyinde blok tabanlı yöntemler yaygın olarak kullanılır. Kullanılabilecek blok boyutu birleştirme performansını önemli ölçüde etkileyen bir faktördür. Dolayısıyla blok boyutunun optimize edilmesi gerekmektedir. Bu makalede sürü ve fizik tabanlı optimizasyon algoritmalarından Parçacık Sürü Optimizasyonu (Particle Swarm Optimization -PSO), Yapay Arı Kolonisi (Artificial Bee Colony -ABC) ve Denizanası Arama Algoritması (Jellyfish Search Optimizers -JSA), fizik tabanlı algoritmalardan Arşimet Optimizasyon Algoritması (Archimedes Optimization Algorithm -AOA), Atomik Yörünge Arama (Atomic Orbital Search -AOS) ve Denge Optimize Edici (EO) optimizasyon metotlarının performansları karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar sürü tabanlı algoritmaların performanslarının fizik tabanlı metotlara göre daha iyi olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

The lenses focus only on the objects at a specific distance when an image captured while the object that is under focus is obtained clearly in an image, the objects at other distances look blurred. This is referred as the limited depth of field problem and there are a number of attempts to solve this problem. One of the most used methods when solving with this problem is called multi-focus image fusion. By fusing at least two different images obtained with different focuses, the clear image of the whole scene is obtained. Block-based methods are one of the most used methods for multi-focus fusion at pixel-level. The size of the block to be used is an important factor for determining the performance of the fusion. Thus, the block size must be optimized. In this study the comparison between the swarm-based and physics-based algorithms are made to determine the optimal block size. The comparison has been made among the following optimization methods which are, namely, Particle Swarm Optimization (PSO), Artificial Bee Colony (ABC) and Jellyfish Search Optimizers (JSA) from swarm-based algorithms and Archimedes Optimization Algorithm (AOA), Atomic Orbital Search (AOS) and Equilibrium Optimizer (EO) from the physics-based algorithms. The swarm-based JSA and ABC algorithms has shown a better performance when compared to physics-based methods. The results show that the performance of swarm-based algorithms is better than physics-based methods.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    320808

    Resim uzayında blok seçmeye dayalı yeni görüntü birleştirme yöntemleri

    New image fusion methods based on spatial domain block selection

    RİFAT KURBAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VEYSEL ASLANTAŞ

  2. Tez No

    436040

    All in focus images

    Odaklanılmış görüntü elde etme

    CANFEDA KARABULUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TARKAN AYDIN

  3. Tez No

    295528

    Tectonic and magmatic structure of Lake Van basin and its structural evolution, Eastern Anatolia accretionary complex (EAAC), East-Turkey

    Van Gölü havzasının tektonik ve magmatik yapısı ve yapısal evrimi, Doğu Anadolu yığışım karmaşığı (DAYK), Doğu Türkiye

    MUSTAFA TOKER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. M. CELAL ŞENGÖR

  4. Tez No

    911200

    Histogram-based sampling and multi-level global registration for 3D point clouds

    3B nokta bulutları için histogram tabanlı örnekleme ve çok katmanlı global eşleştirme

    OSMAN ERVAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  5. Tez No

    883414

    Deep learning-based keypoints driven visual inertial odometry for GNSS-denied flight

    Yapay sinir ağları tabanlı nokta çıkarıcılı görsel-ataletsel odometri ile GPS'siz ortamda uçuş

    ARSLAN ARTYKOV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU

Geri Dön