Evrişimli sinir ağı kullanarak çoklu-pozlamalı görüntü birleştirme

Authors : Harun AKBULUT, Veysel ASLANTAŞ

Pages : 1439-1452

Doi:10.17341/gazimmfd.1067400

View : 51 | Download : 13

Publication Date : 2023-01-06

Article Type : Research Paper

Abstract :Aynı sahneye ait iki ya da daha fazla düşük dinamik alana insert ignore into journalissuearticles values(LDR); sahip görüntülerden yüksek dinamik alana insert ignore into journalissuearticles values(HDR); sahip tek bir görüntü elde etme yöntemlerine çoklu-pozlamalı görüntü birleştirme insert ignore into journalissuearticles values(MEF); denir. Bu çalışmada MEF için derin öğrenme insert ignore into journalissuearticles values(DL); modellerinden evrişimli sinir ağı insert ignore into journalissuearticles values(CNN); kullanan yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemde ilk adımda CNN modeli kullanılarak kaynak görüntülerden birleştirme haritası insert ignore into journalissuearticles values(fmap); elde edilmiştir. Birleştirilmiş görüntülerde testere-dişi etkisini ortadan kaldırmak için fmap üzerinde ağırlıklandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Daha sonra ağırlıklandırılmış fmap kullanılarak her tarafı iyi pozlanmış birleştirilmiş görüntüler oluşturulmuştur. Önerilen yöntem literatürde yaygın olarak kullanılan MEF veri setlerine uygulanmış ve elde edilen birleştirilmiş görüntüler kalite metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Önerilen yöntem ve diğer iyi bilinen görüntü birleştirme yöntemleri, görsel ve niceliksel değerlendirme açısından karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, geliştirilen tekniğin uygulanabilirliğini göstermektedir.
Keywords : Çoklu pozlamalı görüntü birleştirme, evrişimli sinir ağı, ağırlıklandırılmış görüntü birleştirme, kalite metrikleri

ORIGINAL ARTICLE URL