Evrişimli sinir ağı kullanarak çoklu-pozlamalı görüntü birleştirme

Aynı sahneye ait iki ya da daha fazla düşük dinamik alana (LDR) sahip görüntülerden yüksek dinamik alana (HDR) sahip tek bir görüntü elde etme yöntemlerine çoklu-pozlamalı görüntü birleştirme (MEF) denir. Bu çalışmada MEF için derin öğrenme (DL) modellerinden evrişimli sinir ağı (CNN) kullanan yeni...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi dergisi 2023-01, Vol.38 (3), p.1439-1452
Main Authors: AKBULUT, Harun, ASLANTAŞ, Veysel
Format: Article
Language:English
Citations: Items that this one cites
Items that cite this one
Online Access:Get full text
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:Aynı sahneye ait iki ya da daha fazla düşük dinamik alana (LDR) sahip görüntülerden yüksek dinamik alana (HDR) sahip tek bir görüntü elde etme yöntemlerine çoklu-pozlamalı görüntü birleştirme (MEF) denir. Bu çalışmada MEF için derin öğrenme (DL) modellerinden evrişimli sinir ağı (CNN) kullanan yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemde ilk adımda CNN modeli kullanılarak kaynak görüntülerden birleştirme haritası (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.
ISSN:1300-1884
DOI:10.17341/gazimmfd.1067400